Ang problema ay ang pang-unawang ito ng mga funkcjon at konsepto ng Gradient Descent sa mga neuronal network, na kung saan ay isang hamon. Nahihirapan tayong makaunawa ng mga komplikadong maramihang antas na neuronal networks at kung paano gumagana ang kanilang mga parameter. Lalong-lalo na, hindi malinaw kung ano ang papel na ginagampanan ng mga pagbabago sa bigat at mga funkcjon sa operasyon ng neuronal network. Dagdag pa, may kawalan ng katiyakan tungkol sa overfitting at sa interpretasyon ng mga distribusyon. Sa mga suliraning ito, ang paglalaro gamit ang iba't ibang mga dataset na magagamit o mga sariling data ay maaaring maging kapaki-pakinabang.

Ang Playground AI ay nagtatalaga sa hamon ng pagkaunawa sa mga neuronal network at gradient descent, sa pamamagitan ng pagbibigay ng user-friendly at interactive na mga visual na representasyon. Sa tool na ito, ang mga gumagamit ay maaring baguhin ang mga hyperparameter upang makita ang direktang epekto sa mga function ng network at sa gayon ay mas maunawaan ang impluwensya ng mga pagbabago sa bigat at mga pag-a-adjust ng function. Ang Playground AI ay nagbibigay rin ng feature ng paghuhula na naglalarawan kung paano ang mga pagbabago sa loob ng network ay makakaapekto sa operasyon nito. Sa pamamagitan ng kakayahang mag-eksperimento gamit ang iba't-ibang mga dataset o mag-introduce ng sariling data, mapraktikal din na matututuhan at makakakuha ng karanasan. Ang visualization ng mga distribusyon ay tumutulong din sa pagkaunawa ng interpretasyon. Higit sa lahat, nag-aalok ang tool ng mga paliwanag at babala tungkol sa overfitting, upang mas maunawaan at maiwasan ang phenomenon na ito. Sa pamamagitan ng interactibong pagkatuto at visual na pag-aaral, ang pagkaunawa sa mga neuronal network at gradient descent ay epektibo na pinatitibay at pinapabuti.