Problemet består i att förstå funktioner och koncept av gradient nedstigning i neurala nätverk är en utmaning. Det är svårt att förstå de komplexa flerstegs neurala nätverken och hur deras parametrar fungerar. Speciellt rollen som viktändringar och funktioner spelar för neurala nätverkets funktion är oklar. Dessutom finns det osäkerhet kring overfitting och tolkningen av distributioner. Att spela med olika tillgängliga dataset eller egna data kan vara hjälpfullt bland dessa svårigheter.

Playground AI tar upp utmaningen att förstå neurala nätverk och gradient nedstigning genom att tillhandahålla användarvänliga och interaktiva visuella representationer. Med verktyget kan användare ändra hyperparametrar för att se direkta effekter på nätverksfunktioner och därmed förstå påverkan av viktändringar och funktionsjusteringar bättre. Playground AI erbjuder också en förutsägelsefunktion som visualiserar hur ändringar inom nätverket påverkar dess funktion. Genom att kunna experimentera med olika dataset eller införa egna data, kan man också lära sig och samla erfarenhet på ett praktiskt sätt. Visualisering av distributioner hjälper också till att förstå deras tolkning. Dessutom ger verktyget förklaringar och varningar om överanpassning, för att bättre förstå och undvika detta fenomen. Genom detta interaktiva och visuella lärande främjas och förbättras förståelsen för neurala nätverk och gradient nedstigning effektivt.