O problema consiste no fato de que entender as funções e conceitos da descida do gradiente em redes neurais apresenta um desafio. É difícil compreender as complexas redes neurais multiníveis e o funcionamento de seus parâmetros. Em particular, o papel que as alterações de peso e funções têm na operação da rede neural é incerto. Além disso, há incerteza em relação ao overfitting e à interpretação das distribuições. Diante dessas dificuldades, brincar com diferentes conjuntos de dados disponíveis ou com seus próprios dados pode ser útil.

Playground AI enfrenta o desafio de entender redes neurais e gradientes descendentes, fornecendo representações visuais amigáveis e interativas. Com a ferramenta, os usuários podem alterar os hiperparâmetros para ver o impacto direto nas funções da rede, o que ajuda a entender melhor o efeito das mudanças de peso e ajustes de funções. Playground AI também oferece uma função de previsão que visualiza como as mudanças dentro da rede afetam seu funcionamento. A capacidade de experimentar com diferentes conjuntos de dados ou introduzir dados próprios, também permite ao usuário aprender e ganhar experiência de maneira prática. A visualização de distribuições também ajuda a entender a sua interpretação. Além disso, a ferramenta oferece explicações e alertas sobre overfitting, para ajudar a compreender e evitar esse fenómeno. Este método de aprendizagem interativo e visual eficientemente promove e melhora a compreensão das redes neurais e gradientes descendentes.