De probleemstelling is dat het een uitdagende taak is om de werking van neurale netwerken, de werking van gradient descent, verschillende verdelingen en overfitting in detail te begrijpen. Er is een tool nodig die de complexiteit kan verminderen en een solide begrip kan bevorderen door visueel leren en experimenteren. Daarnaast is er de behoefte om te spelen met verschillende hyperparameters en hun effecten te observeren. Er is ook een tool nodig die de mogelijkheid biedt om gegevens te manipuleren om te zien hoe veranderingen het gedrag van het model beïnvloeden. Ten slotte moet de tool ook voorspellingsmogelijkheden bieden om een dieper begrip te krijgen van hoe het veranderen van gewichten en functies de werking van het neurale netwerk beïnvloedt.

Playground AI biedt een interactieve oplossing door gebruikers in staat te stellen verschillende elementen van neurale netwerken visueel te verkennen. Het illustreert functies zoals gradiënt daling en overfitting om complexiteit te verminderen en een intuïtief begrip te bevorderen. Je kunt experimenteren met verschillende hyperparameters en hun effecten direct visueel waarnemen om een beter gevoel voor hun rol te krijgen. Daarnaast biedt het hulpmiddel functies om gegevens te manipuleren voor praktisch gebruik. Het levert ook directe voorspellingen als feedback waardoor het leerproces krachtiger wordt. Deze aanpak stelt gebruikers in staat het operationele gedrag van het neurale netwerk te herkennen en maakt de effecten van het manipuleren van gewichten en functies transparant.