Problema constă în faptul că este o sarcină provocatoare să înțelegem în detaliu funcționarea rețelelor neuronale, modul de funcționare al gradientului descendent, diverse distribuții și overfitting. Este necesar un instrument care să permită reducerea complexității și să încurajeze o înțelegere solidă prin învățarea vizuală și experimentare. În plus, există nevoia de a juca cu diferiți hiperparametri și de a observa impactul acestora. De asemenea, este necesar un tool care să ofere posibilitatea de a manipula datele, pentru a vedea cum influențează modificările comportamentul modelului. În cele din urmă, acest instrument ar trebui să ofere și capacități de predicție, pentru a permite o înțelegere mai profundă a modului în care modificarea greutăților și a funcțiilor influențează funcționarea rețelei neuronale.

Playground AI oferă o soluție interactivă, permițând utilizatorilor să exploreze optic diverse elemente ale rețelelor neuronale. Ilustrează funcții precum descendența gradului și supraadaptarea pentru a reduce complexitatea și a promova o înțelegere intuitivă. Utilizatorii pot experimenta cu diferiți hiperparametri și pot observa direct efectele acestora vizual pentru a obține o mai bună înțelegere a rolului acestora. În plus, instrumentul oferă funcții de manipulare a datelor pentru o aplicare practică. Acesta oferă de asemenea previziuni instantanee ca feedback, făcând procesul de învățare mai eficient. Această abordare le permite utilizatorilor să recunoască comportamentul operațional al rețelei neuronale și face transparente efectele manipulării greutăților și funcțiilor.