ปัญหาที่เราพบคือการที่การทำงานของเครือข่ายประสาทเทียม, การทำงานของการลดลงของความชัน, การกระจายต่าง ๆ และการฝึกเกินไปมีความซับซ้อนมาก ต้องมีเครื่องมือที่ช่วยลดความซับซ้อนและส่งเสริมความเข้าใจที่มั่นคงผ่านการเรียนรู้และทดลองทางภาพ เพิ่มเติมยังมีความต้องการที่จะเล่นกับพารามิเตอร์เชิงลึกต่าง ๆ และดูผลกระทบของการทำ ยังเพิ่มมีความจำเป็นในเครื่องมือที่มีการจัดการข้อมูลเพื่อดูว่าการเปลี่ยนแปลงจะส่งผลต่ออย่างไรกับการทำงานของโมเดล สุดท้ายเครื่องมือควรมีความสามารถในการทำนายเพื่อให้เข้าใจเรื่องการเป็นอย่างไรของการเปลี่ยนแปลงน้ำหนักและฟังก์ชั่นจะส่งผลต่อการทำงานของเครือข่ายประสาทเทียม

Playground AI ให้บริการเป็นโซลูชันที่เป็นปฏิสัมพันธ์ โดยการอนุญาตให้ผู้ใช้สำรวจองค์ประกอบต่าง ๆ ของเครือข่ายประสาทแบบสายตา มันแสดงฟังก์ชันเช่น การลดความชัน และ Overfitting เพื่อลดความซับซ้อนและส่งเสริมความเข้าใจที่สัมผัสได้ คุณสามารถทดลองด้วย Hyperparameters หลากหลายและสังเกตผลของการกระทำโดยตรงผ่านทางภาพเพื่อเข้าใจบทบาทของมันได้มากขึ้น นอกจากนี้ เครื่องมือนี้ยังมีฟังก์ชันในการแก้ไขข้อมูลสำหรับการใช้งานที่เป็นประโยชน์ มันยังให้ข้อมูลการทำนายทันทีเพื่อให้ผลตอบแทน ทำให้กระบวนการเรียนรู้มีพลังมากขึ้น วิธีนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรับรู้ถึงพฤติกรรมการทำงานของเครือข่ายประสาท และทำให้ผลของการปรับแต่งค่าน้ำหนักและฟังก์ชันเป็นแบบใส