समस्या विषयांची अडचण म्हणजेच, न्युरॉनल नेटवर्कचे ऑपरेशन, असलेल्या घटकाच्या क्रियाकलापांचे विस्तृत अभिप्रेती जाणणे ही एक आव्हानदायक क्षमता आहे. एक साधन आवश्यक आहे ज्याने सामर्थ्य दिले पाहिजे की, एकटी कठीणाई घटवून द्यावी आणि दृश्यकला आणि प्रयोगरूपी संचालित करणारी स्थिर अभिप्रेती वाढवण्यास बळ देल. अतिरिक्तपणे, वेगवेगळ्या हायपर पॅरामीटर्सबरोबर खेळण्याची आवश्यकता आहे आणि त्यांच्या परिणामांना पहाण्याची आवश्यकता आहे. एक टूल आवश्यक आहे ज्याच्यामाध्यमातून मूलभूतपणे डेटा म्हणजे माहिती वाचवण्याची संधी आहे, जसे बदल कसे मॉडेलच्या वागण्यावर परिणाम करतो, ते पाहण्याची संधी देते. अंतिमपणे, टूलला भविष्यवाणी क्षमता देण्याचीही आवश्यकता आहे, त्याने न्युरॉनल नेटवर्कच्या कामकाजावर वजन व योग्यतांचे बदल कसे परिणाम करतात, याची जास्त अभिप्रेती देणारी संधी मिळावी पाहिजे.

Playground AI विनामूल्य इंटरॅक्टिव समाधान सादर करते, जेथे वापरकर्त्यांना न्यूरॉन नेटवर्कच्या विविध घटकांचा दृश्यमान अध्ययन करण्याची परवानगी देते. ते Gradient descent व Overfitting सारख्या कार्यांची चित्रणी करून कॉम्प्लेक्ससिटी कमी करण्याचा व प्रत्यक्ष अभिप्रेती वाढवण्याचा प्रयत्न करते. आपण विविध hyperparameters सोबत प्रयोग करू शकता आणि त्यांच्या परिणामांची प्रत्यक्ष दृश्यमान प्रेक्षा करण्यासाठी. बरोबरच, हे साधन डेटा माणिपुलेशनसाठी सुविधांची सुविधा देते एका व्यावहारिक अन्वयासाठी. ते तात्पर्याने अंमलविक्षणे देऊन प्रतिसाद म्हणजेच शिक्षण प्रक्रिया अधिक सामर्थ्यवान होते. हा दृष्टिकोन वापरकर्त्यांना न्यूरॉन नेटवर्कच्या व्यवस्थापन व्यवहाराची ओळख करण्याची व स्विचांच्या आणि कार्यांच्या माणिपुलेशनच्या परिणामांना पारदर्शी बनवण्याची परवानगी देते.