Det finns ett behov av en interaktiv och visuell metod för att illustrera och utöka förståelsen för neurala nätverk och hur de fungerar. Användaren vill ha förmågan att visualisera effekterna av förändringar i nätverkets vikter och funktioner direkt och i realtid. Den autonoma inlärningsprocessen lider dock, eftersom det inte hittades något verktyg som hanterar förståelsen av viktiga aspekter som komplexa flerstegs neurona nätverk, funktionsmetoder för gradientnedstigning, hyperparametrar, distributioner och överanpassning. Dessutom saknas det en prognosfunktion som visar hur förändringar påverkar nätverkets prestanda. Dessutom skulle möjligheten att experimentera med både tillhandahållna och egna datauppsättningar vara fördelaktig för hela inlärningsprocessen.

Playground AI adresserar det beskrivna problemet effektivt genom att erbjuda en interaktiv och visuell plattform som ger användaren en omfattande förståelse för neurala nätverk. Verktyget visar specifikt hur ändringar av vikter och funktioner påverkar nätverkets beteende och visualiserar detta i realtid. Det behandlar också viktiga aspekter som komplexa, flerstegs neurala nätverk, hur gradientnedstigning fungerar, hyperparametrar, distributioner och overfitting. Dessutom gör Playground AI det möjligt att experimentera med olika förutbestämda dataset eller att ladda upp egna data. Den innehåller också en prediktionsfunktion som visar effekten av ändringar på nätverkets prestanda, vilket främjar ett djupare förståelse. Det är därför ett effektivt verktyg som hjälper användare att förstå och följa komplexiteten och dynamiken i neurala nätverk bättre.