Problem postoji u tome što razumijevanje funkcija i koncepta gradijentalnog spusta u neuronskim mrežama predstavlja izazov. Teško je shvatiti složene višestepene neuronske mreže i način rada njihovih parametara. Posebno je nejasna uloga koju promene težine i funkcije imaju na rad neuronske mreže. Takođe, postoji nesigurnost u vezi sa preprilagođavanjem i interpretacijom distribucija. U ovim teškoćama, igranje sa različitim dostupnim skupovima podataka ili sopstvenim podacima bi moglo biti korisno.

Playground AI prihvata izazov razumevanja neuronskih mreža i spusta gradijenta, pružajući korisnički prijateljske i interaktivne vizualne reprezentacije. Pomoću ovog alata, korisnici mogu promeniti hiperparametre kako bi direktno videli uticaj na funkcije mreže i tako bolje razumeli uticaj promena težine i prilagođavanja funkcija. Playground AI takođe nudi funkciju predviđanja koja vizualizuje kako promene unutar mreže utiču na njen rad. Mogućnost eksperimentisanja sa različitim skupovima podataka ili unošenja sopstvenih podataka omogućava praktično učenje i sticanje iskustva. Vizualizacija distribucija takođe pomaže u razumevanju njihove interpretacije. Alat takođe pruža objašnjenja i upozorenja o preprilagođavanju, kako bi se bolje razumelo i izbeglo ovu pojavu. Kroz ovo interaktivno i vizuelno učenje, razumevanje neuronskih mreža i spusta gradijenta se efikasno unapređuje i poboljšava.