Obstaja potreba po interaktivni in slikovni metodi za ilustracijo in razširitev razumevanja nevronske mreže in njenega delovanja. Uporabnik želi imeti sposobnost vizualizacije učinkov sprememb teže in funkcij te mreže neposredno in v realnem času. Pri tem trpi avtonomni učni proces, saj ni bilo mogoče najti orodja, ki bi obravnavalo razumevanje ključnih vidikov, kot so kompleksne večfazne nevronske mreže, delovanje gradientnih zmanjšanj, hiperparametri, distribucije in overfitting. Poleg tega manjka funkcija napovedi, ki bi pokazala, kako se spremembe vplivajo na zmogljivost mreže. Poleg tega bi bila možnost eksperimentiranja z lastnimi podatkovnimi nabori in tistimi, ki so na voljo, koristna za celoten učni proces.

Playground AI uspešno naslavlja opisane probleme, saj nudi interaktivno in vizualno platformo, ki uporabniku omogoča obsežno razumevanje nevronskih mrež. Orodje natančno prikazuje, kako spremembe v utežeh in funkcijah vplivajo na vedenje mreže, in to vizualizira v realnem času. Obravnava tudi pomembne vidike, kot so kompleksne, večstopenjske nevronske mreže, delovanje gradientnega spusta, hiperparametri, distribucije in prekomerno prilagajanje. Poleg tega Playground AI omogoča eksperimentiranje z različnimi vnaprej določenimi nabori podatkov ali nalaganje lastnih podatkov. Vključena je tudi napovedna funkcija, ki prikazuje učinke sprememb na zmogljivost mreže, kar spodbuja globlje razumevanje. Je torej učinkovito orodje, ki uporabnikom pomaga bolje razumeti in slediti kompleksnosti in dinamiki nevronskih mrež.