समस्या असी आहे की, न्यूरॉनल नेटवर्कमधील ग्रेडीयंट डिस्केंटन्च्या कार्यांची व अर्थभूत्यांची माहिती प्राप्त करण्यात समस्या उद्भवते. कोंबळीतील जटिल न्यूरॉनल नेटवर्क आणि त्यांच्या पॅरामीटर्सच्या कार्यशैलीला समजत आलेली आहे. विशेषतः, वजनांच्या बदलांवरील भूमिका आणि फंक्शनच्या न्यूरॉनल नेटवर्कच्या कामगिरीमध्ये असणाऱ्या प्रभावाशी संबंधित अस्पष्टता आहे. अतिरिक्त, ओव्हरफिटिंग आणि वितरणाच्या अर्थांकनाशी संबंधित अनिश्चितता अजूनही असते. या कठिणतांमध्ये, वेगवेगळ्या उपलब्ध डेटासेटमधील खेळ अथवा स्वतःच्या डेटासह मदत करू शकते.

Playground AI हे न्यूरल नेटवर्क्स व ग्रेडिएंट डिसेंटच्या समजूतीची आव्हान प्राप्त करीत आहे, जेथे ती वापरकर्ता मित्रत्वपूर्ण आणि इंटरॅक्टिव दृश्य तत्वांची पुरवठा करते. या साधनाच्या माध्यमातून वापरकर्ते हायपरपॅरामिटर बदलू शकतात, ज्यामुळे नेटवर्क कार्यांवर प्रत्यक्ष परिणाम बघता येतील आणि पुढीलप्रमाणे वजनांच्या बदलांचे प्रभाव आणि कार्याची सामायिकरणे अधिक चांगल्या प्रकारे समजवता आलेली आहे. प्लेग्राऊंड AI म्हणजेच भविष्यवाणी कार्य देत आहे, ज्यामुळे नेटवर्कमधील बदलांमुळे त्याचे परिचालन कसे प्रभावित होते, याची दृश्यपणे दाखविली जाते. वेगवेगळ्या डेटासेट्ससह प्रयोग करण्याची किंवा स्वत:च्या डेटावर प्रयोग करण्याची, व्यावहारिक शिकण्याची किंवा अनुभव घेण्याची संधीही सुविधा दिलेली आहे. वितरणांचे विश्लेषण करण्यासाठी मदत करणारे डॉक्यूमेंट देण्यामुळे त्यांची व्याख्या समजता येते. अधिकवेळा वापरणार्या, Overfitting संबंधी स्पष्टीकरण आणि इशारे देणारे साधन, ही घटना अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यासाठी आणि त्याची टाळणी करण्यासाठी उपयुक्त आहेत. याच्या माध्यमातून न्यूरल नेटवर्क्स आणि ग्रेडिएंट डिसेंटची इंटरॅक्टिव आणि द्रष्टीपथवरती शिकण्यामुळे त्यांचे समज म्हणजे कश्याचे द्रष्टीपथ आणि मजकूर अपेक्षितप्रमाणे वधवण्यात येते.