Er is een behoefte aan een interactieve en visuele methode om het begrip van neurale netwerken en hun werking te illustreren en uit te breiden. De gebruiker wil in staat zijn om de effecten van veranderingen in de gewichten en functies van dit netwerk direct en in realtime te visualiseren. Hierbij lijdt het autonoom leerproces, omdat er geen hulpmiddel is gevonden dat het begrip van belangrijke aspecten zoals complexe meerlaagse neurale netwerken, werking van de gradient descent, hyperparameters, distributies en overfitting hanteert. Verder ontbreekt er een voorspellingsfunctie die laat zien hoe veranderingen de prestaties van het netwerk beïnvloeden. Bovendien zou de mogelijkheid om te experimenteren met zowel aangeleverde als eigen datasets voordelig zijn voor het gehele leerproces.

Playground AI adresseert het beschreven probleem effectief door een interactief en visueel platform te bieden dat de gebruiker een diepgaand begrip van neurale netwerken mogelijk maakt. Het tool laat specifiek zien hoe wijzigingen in gewichten en functies het gedrag van het netwerk beïnvloeden en visualiseert dit in realtime. Belangrijke aspecten zoals complexe, meerlaagse neurale netwerken, de werking van gradiënt-afdaling, hyperparameters, verdelingen en overfitting worden ook behandeld. Extra biedt Playground AI de mogelijkheid om te experimenteren met verschillende vooraf bepaalde datasets of het uploaden van eigen data. Ook inbegrepen is een functie voor voorspelling, die de effecten van wijzigingen op de prestaties van het netwerk toont, wat een dieper begrip bevordert. Het is daarom een effectieve tool die gebruikers helpt de complexiteit en dynamiek van neurale netwerken beter te begrijpen en te volgen.