Problem je v tem, da je razumevanje delovanja nevronskih mrež, delovanja gradientnega spusta, različnih porazdelitev in overfittinga, podroben izziv. Potrebno je orodje, ki omogoča zmanjšanje kompleksnosti in spodbuja trdno razumevanje skozi vizualno učenje in eksperimentiranje. Poleg tega obstaja tudi potreba po igranju z različnimi hiperparametri in opazovanju njihovih učinkov. Potrebno je tudi orodje, ki omogoča manipulacijo podatkov, da se vidi, kako spremembe vplivajo na vedenje modela. Končno naj bi orodje ponujalo tudi možnost napovedovanja, da bi omogočilo globlje razumevanje, kako spreminjanje uteži in funkcij vpliva na delovanje nevronske mreže.

Playground AI ponuja interaktivno rešitev, ki uporabnikom omogoča, da vizualno raziskujejo različne elemente nevronskih mrež. Ilustrira funkcije, kot so gradientni spust in prenaučenost, za zmanjšanje kompleksnosti in spodbujanje intuitivnega razumevanja. Lahko eksperimentirate z različnimi hiperparametri in neposredno vizualno opazujete njihove učinke, da dobite boljši občutek za njihovo vlogo. Poleg tega orodje ponuja funkcije za manipulacijo podatkov za praktično uporabo. Prav tako takoj ponuja napovedi kot povratne informacije, kar naredi proces učenja močnejši. Ta pristop uporabnikom omogoča, da opazijo delovno vedenje nevronske mreže in naredi vplive manipulacije z utežmi in funkcijami transparentne.