Istnieje potrzeba interaktywnej i obrazowej metody do ilustracji i zrozumienia sieci neuronowych oraz ich funkcjonowania. Użytkownik chciałby mieć możliwość wizualizowania w czasie rzeczywistym wpływu zmian na wagi i funkcje tej sieci. Proces autonomicznego uczenia się jest utrudniony, ponieważ nie znaleziono narzędzia, które pomagałoby zrozumieć kluczowe aspekty takie jak złożone wielowarstwowe sieci neuronowe, metody gradientu prostego, hiperparametry, dystrybucje i overfitting. Ponadto, brakuje funkcji prognozowania, która pokazywałaby, jak zmiany wpływają na wydajność sieci. Dodatkowym atutem dla całego procesu nauki byłaby możliwość eksperymentowania zarówno z dostarczonymi, jak i własnymi zestawami danych.

Playground AI skutecznie adresuje opisywane problemy, oferując interaktywną i wizualną platformę, która umożliwia użytkownikowi pełne zrozumienie sieci neuronowych. Narzędzie pokazuje konkretnie, jak zmiany w wagach i funkcjach wpływają na zachowanie sieci, a także wizualizuje to w czasie rzeczywistym. Rozpatruje również ważne aspekty, takie jak złożone, wieloetapowe sieci neuronowe, sposób działania gradientu spadkowego, hiperparametry, rozkłady i overfitting. Dodatkowo, Playground AI umożliwia eksperymentowanie z różnymi dostarczonymi zestawami danych lub przesyłanie własnych danych. Zawiera również funkcję prognozowania, która pokazuje wpływ zmian na wydajność sieci, co sprzyja głębszemu zrozumieniu. Jest to więc skuteczne narzędzie, które pomaga użytkownikom lepiej zrozumieć i prześledzić złożoność i dynamikę sieci neuronowych.