Problem polega na tym, że zrozumienie funkcji i koncepcji gradientu spadkowego w sieciach neuronowych stanowi wyzwanie. Trudno jest pojąć skomplikowane, wielostopniowe sieci neuronowe i sposób działania ich parametrów. Szczególnie niejasna jest rola, jaką zmiany wagi i funkcje mają na działanie sieci neuronowej. Dodatkowo istnieje niepewność odnośnie do overfittingu i interpretacji rozkładów. W tych trudnościach pomocne mogłoby być eksperymentowanie z różnymi dostępnymi zestawami danych lub własnymi danymi.

Playground AI podejmuje wyzwanie zrozumienia sieci neuronowych i gradientu prostego, dostarczając przyjazne użytkownikowi i interaktywne wizualne reprezentacje. Dzięki temu narzędziu, użytkownicy mogą modyfikować hiperparametry, aby bezpośrednio zobaczyć wpływ na funkcje sieci, co pozwala lepiej zrozumieć wpływ zmian wagi i dostosowań funkcji. Playground AI oferuje także funkcję prognozowania, która wizualizuje, jak zmiany w sieci wpływają na jej działanie. Możliwość eksperymentowania z różnymi zestawami danych lub wprowadzania własnych danych pozwala również na praktyczną naukę i zdobywanie doświadczenia. Wizualizacja dystrybucji również pomaga zrozumieć ich interpretację. Ponadto, narzędzie oferuje wyjaśnienia i ostrzeżenia dotyczące overfittingu, aby lepiej zrozumieć i uniknąć tego zjawiska. Poprzez to interaktywne i wizualne uczenie się, zrozumienie sieci neuronowych i gradientu prostego jest skutecznie promowane i poprawiane.