Terdapat keperluan untuk kaedah interaktif dan berimej bagi menggambarkan dan memperluaskan pemahaman tentang rangkaian neuron dan bagaimana ia berfungsi. Pengguna ingin memiliki keupayaan untuk membayangkan kesan perubahan terhadap berat dan fungsi rangkaian ini secara langsung dan dalam masa sebenar. Oleh itu, proses pembelajaran autonomi menderita kerana tidak ada alat yang ditemui yang memahami aspek penting seperti rangkaian neuron yang kompleks dan berperingkat, cara kerja penurunan gradien, hiperparameter, agihan dan overfitting. Selain itu, terdapat kekurangan dalam fungsi ramalan yang menunjukkan bagaimana perubahan akan memberi kesan kepada prestasi rangkaian. Tambahan lagi, keupayaan untuk bereksperimen dengan set data yang disediakan serta set data sendiri akan sangat membantu dalam proses pembelajaran yang lengkap.

Playground AI menangani masalah yang dinyatakan secara efisien dengan menyediakan platform interaktif dan visual yang memungkinkan pengguna memperoleh pemahaman yang komprehensif tentang rangkaian saraf. Alat ini secara khusus menunjukkan bagaimana perubahan pada bobot dan fungsi mempengaruhi perilaku rangkaian dan menggambarkannya secara real-time. Ia juga menangani aspek penting seperti rangkaian saraf kompleks, banyak tingkat, cara kerja dari penurunan gradien, hyperparameter, distribusi dan overfitting. Selain itu, Playground AI memungkinkan eksperimen dengan beberapa set data yang disediakan atau mengunggah data sendiri. Ini juga termasuk fungsi prediksi yang menunjukkan dampak perubahan pada kinerja rangkaian, yang mendorong pemahaman yang lebih dalam. Oleh karena itu, ini merupakan alat yang efektif yang membantu pengguna memahami dan melacak kompleksitas dan dinamika rangkaian saraf.