Problema constă în faptul că înțelegerea funcțiilor și a conceptelor gradient descent în rețelele neuronale reprezintă o provocare. Este greu de înțeles rețelele neuronale complexe, multistraturale și funcționarea parametrilor lor. În special, rolul pe care îl au modificările de greutate și funcțiile asupra funcționării rețelei neuronale este neclar. În plus, există incertitudini cu privire la overfitting și interpretarea distribuțiilor. In fața acestor dificultăți, experimentarea cu diferite seturi de date disponibile sau cu date proprii ar putea fi de ajutor.

Playground AI abordează provocarea înțelegerii rețelelor neuronale și a gradientului descendent, oferind reprezentări vizuale interactivă și ușor de folosit. Cu acest instrument, utilizatorii pot schimba hiperparametrii pentru a vedea efectele directe asupra funcționării rețelei, astfel încât să înțeleagă mai bine influența ajustării ponderilor și funcțiilor. Playground AI oferă și o funcție de predicție, care vizualizează cum modificările din interiorul rețelei influențează funcționarea acesteia. Prin posibilitatea de a experimenta cu diferite seturi de date sau de a introduce date proprii, puteți învăța și acumula experiență într-un mod practic. Vizualizarea distribuțiilor ajută de asemenea la înțelegerea interpretării lor. În plus, instrumentul oferă explicații și avertismente despre fenomenul overfitting, pentru a îl înțelege și evita mai bine. Acest învățământ interactiv și vizual promovează și îmbunătățește eficient înțelegerea rețelelor neuronale și a gradientului descendent.