Problem polega na tym, że zrozumienie działania sieci neuronowych, metody gradientu prostego, różnych dystrybucji i zjawiska przeuczenia jest trudnym zadaniem. Wymagane jest narzędzie, które pozwoli na redukcję złożoności i promowanie solidnego zrozumienia poprzez wizualną naukę i eksperymentowanie. Dodatkowo, istnieje potrzeba manipulowania różnymi hiperparametrami i obserwowania ich efektów. Jest również potrzebne narzędzie, które umożliwi manipulację danymi, aby zobaczyć, jak zmiany wpływają na zachowanie modelu. Na koniec, narzędzie powinno oferować możliwość przewidywania, aby umożliwić głębsze zrozumienie, jak zmiana wag i funkcji wpływa na działanie sieci neuronowej.

Playground AI dostarcza interaktywne rozwiązanie, umożliwiając użytkownikom wizualne badanie różnych elementów sieci neuronowych. Ilustruje funkcje takie jak spadek gradientowy i przeuczenie, aby zredukować złożoność i promować intuicyjne zrozumienie. Można eksperymentować z różnymi hiperparametrami i obserwować ich efekty wizualnie, aby lepiej zrozumieć ich rolę. Ponadto, narzędzie oferuje funkcje manipulacji danymi dla praktycznego zastosowania. Dostarcza także natychmiastowych prognoz jako informacji zwrotnej, co czyni proces nauki bardziej efektywnym. Ten podejście pozwala użytkownikom rozpoznać zachowanie operacyjne sieci neuronowej i czyni transparentnymi skutki manipulacji wagami i funkcjami.