Hemm bżonn għal metodu interattiva u viżiva biex tistieden u ttejjeb il-komprjensjoni ta' netwerks nevronali u l-funzjoni tagħhom. L-utent jixtieq ikollu l-kapaċità li tiviswalizza l-effetti ta' bidliet fil-piżijiet u l-funzjonijiet ta' din in-netwerk direttament u fl-istess ħin. F'dan il-kaz, il-proċess ta' tagħlim awtonomu huwa soffert, peress li ma nstab ebda għodda li tħares il-komprjensjoni ta' aspetti importanti bħal netwerks nevronali multistadju komplessi, operazjonijiet tal-gradients, hyperparameters, distribuzzjonijiet u oħrajn. Barra minn hekk, qed jinżamm wisq il-funzjoni ta' predizzjoni li turi kif il-bidliet se jikkawżaw lill-prestazzjoni tan-netwerk. Apaprt minn hekk, il-possibilità li jipprova kemm ma' settijiet ta' data li kienu pprovduti kif ukoll dawk personali, tista' tkun ta' benefiċċju għall-proċess ta' tagħlim sħiħ.

Playground AI jindirizza l-problema deskritta b'mod effiċjenti, billi toffri pjanforma interattiva u viżwali li tippermetti lill-utent li jifhem b'mod komprensiv in-netwerks neuronali. Din l-għodda turi b'mod konkret kif it-tibdil fil-piz u f'funzjonijiet jaffettwaw l-iġib tal-netwerk, u tivvizzwalizza dan fil-ħin reali. Dan jittratta wkoll aspetti importanti bħall-netwerks neuronali komplessi u multilivell, il-funzjonament tat-tnaqqis tal-gradijenti, iperparametri, distribuzzjonijiet u overfitting. Barra minn hekk, Playground AI jippermetti l-esperimentazzjoni ma' datasets predefiniti jew l-upload ta' data personali. Inkluz għandu wkoll funzjoni ta' prognożi li turi l-effetti tal-bidliet fuq il-prestazzjoni tal-netwerk, li jintgħeġġeg aktar fehim. Għalhekk, huwa għodda effettiva li tgħin lill-utenti jifhmu u jsegwu b’mod aħjar il-komplexxità u dinamika tal-netwerks neuronali.