Problēma ir tāda, ka ir izaicinošs uzdevums detalizēti saprast neironu tīklu darbību, gradientu lejupslīdes darbības principus, dažādus sadalījumus un pārmācību. Nepieciešams rīks, kas ļauj samazināt sarežģītību un veicināt stingru izpratni, izmantojot vizuālu mācīšanos un eksperimentēšanu. Papildus pastāv vajadzība eksperimentēt ar dažādiem hiperparametriem un novērot to ietekmi. Ir nepieciešams arī rīks, kas sniedz iespēju manipulēt ar datiem, lai redzētu, kā izmaiņas ietekmē modeļa uzvedību. Galu galā rīkam būtu jāpiedāvā arī prognozēšanas spējas, lai ļautu padziļināti saprast, kā svara un funkciju maiņa ietekmē neironu tīkla darbību.

Playground AI piedāvā interaktīvu risinājumu, ļaujot lietotājiem vizuāli izpētīt dažādus neironu tīklu elementus. Tas ilustrē funkcijas, piemēram, gradientu kritumu un pārmācību, lai samazinātu sarežģītību un veicinātu intuītīvu izpratni. Jūs varat eksperimentēt ar dažādiem hiperparametriem un tieši vizuāli vērot to ietekmi, lai iegūtu labāku izpratni par to lomu. Turklāt šis rīks piedāvā funkcijas datu manipulēšanai praksē. Tas arī sniedz tūlītējas prognozes kā atgriezenisko saiti, kas padara mācību procesu efektīvāku. Šī pieeja ļauj lietotājiem pārbaudīt neironu tīkla darbības uzvedību un padziaļināti saprast svara un funkciju manipulāciju ietekmi.