Problem je v tem, da je razumevanje funkcij in konceptov gradientnega sestopa v nevronskih mrežah izziv. Težko je razumeti kompleksne večstopenjske nevronske mreže in delovanje njihovih parametrov. Predvsem vloga, ki jo imajo spremembe teže in funkcije v delovanju nevronske mreže, ni jasna. Poleg tega obstaja negotovost glede prekomernega prilagajanja in interpretacije distribucij. Pri teh težavah bi lahko bilo koristno igranje z različnimi razpoložljivimi nabori podatkov ali lastnimi podatki.

Playground AI sprejema izziv razumevanja nevronskih mrež in gradientnega spusta, saj omogoča uporabnikom prijazne in interaktivne vizualne predstavitve. Z orodjem lahko uporabniki spreminjajo hiperparametre, da neposredno vplivajo na funkcije mreže in bolje razumejo vpliv sprememb teže in prilagoditve funkcij. Playground AI ponuja tudi funkcijo napovedi, ki vizualizira, kako spremembe znotraj mreže vplivajo na njeno delovanje. Z možnostjo eksperimentiranja z različnimi nabori podatkov ali vnosom lastnih podatkov, se lahko tudi praktično učimo in pridobivamo izkušnje. Vizualizacija razporeditev dodatno pomaga pri razumevanju njihove interpretacije. Orodje poleg tega ponuja razlage in opozorila glede učenja prevelike prileganja (overfitting), kar pomaga pri boljšem razumevanju in preprečevanju tega pojava. Ta interaktivni in vizualni način učenja učinkovito spodbuja in izboljšuje razumevanje nevronskih mrež in gradientnega spusta.