Există o nevoie de o metodă interactivă și vizuală pentru ilustrarea și extinderea înțelegerii rețelelor neuronale și a modului în care acestea funcționează. Utilizatorul dorește să aibă capacitatea de a vizualiza direct și în timp real efectele modificărilor asupra greutăților și funcțiilor acestei rețele. În acest proces, învățarea autonomă suferă, deoarece nu a fost găsit un instrument care să gestioneze înțelegerea aspectelor importante, cum ar fi rețelele neuronale complexe, funcționarea descensului gradientului, hiperparametrii, distribuțiile și supraadaptarea. În plus, lipsește o funcție de predicție care să arate cum modificările afectează performanța rețelei. În plus, posibilitatea de a experimenta atât cu seturi de date furnizate, cât și cu propriile seturi de date, ar fi benefică pentru întregul proces de învățare.

Playground AI abordează eficient problema descrisă oferind o platformă interactivă și vizuală care permite utilizatorului să înțeleagă în mod complet rețelele neuronale. Instrumentul arată în mod specific cum modificările la greutăți și funcții influențează comportamentul rețelei și vizualizează acest lucru în timp real. De asemenea, tratează aspecte importante precum rețele neuronale complexe, multistraturale, modul de funcționare al descendentului de gradient, hiperparametrii, distribuțiile și supradimensionarea. În plus, Playground AI permite experimentarea cu diferite seturi de date predefinite sau încărcarea propriilor date. Este inclusă și o funcție de predicție care evidențiază impactul modificărilor asupra performanței rețelei, stimulând astfel o înțelegere mai profundă. Prin urmare, este un instrument eficient care ajută utilizatorii să înțeleagă și să urmărească mai bine complexitatea și dinamica rețelelor neuronale.