May pangangailangan para sa isang interaktibo at nagbibigay- larawan na pamamaraan upang maisa-pahayag at mapalawak ang pagkaunawa sa neural networks at kung paano ito gumagana. Nais ng gumagamit na magkaroon ng kakayahang maipakita ang epekto ng mga pagbabago sa mga timbang at mga functions ng network na ito nang direkta at sa real-time. Dahil dito, naghihirap ang proseso ng self-learning, dahil wala pang natatagpuang tool na nakakakuha ng pagkaunawa sa mahahalagang aspeto gaya ng kompleksong multilayer neural networks, mga mekanismo ng gradient descent, hyperparameters, distributions, at overfitting. Bukod dito, kulang ito sa predictive function na nagpapakita kung paano ang mga pagbabago ay makakaapekto sa performance ng network. Karagdagan pa, ang kakayahang makapag-eksperimento gamit ang mga ibinigay na data sets pati na rin ang sariling data sets ay magiging kapaki-pakinabang para sa buong proseso ng pagkatuto.

Ang Playground AI ay may direksyon sa isang epektibong pagharap sa nabanggit na problema, sa pamamagitan ng pagbibigay ng isang interaktibo at biswal na platform na nagbibigay sa user ng malawak na kaalaman tungkol sa neural networks. Nagpapakita ang tool kung paano binabago ng mga modificasyon sa timbang at mga function ang pag-uugali ng network, at nagbibiswal ito nang realtime. Tinalakay din nito ang mahahalagang aspeto tulad ng kumplikadong, multilevel na neural networks, ang mekanismo ng gradient descent, hyperparameters, ang distribution at overfitting. Karagdagan pa, pinapayagan ng Playground AI ang pag-experimenta gamit ang iba't-ibang itinakdang mga dataset o ang pag-upload ng sariling datos. Kasama rin dito ang predict functionality, na nagpapakita ng epekto ng mga pagbabago sa performance ng network, na nagpapalalim sa kaalaman. Kaya naman, ito ay isang epektibong tool na tumutulong sa mga user na maunawaan at ma-appreciate ang kumplikado at dinamikong aspeto ng neural networks.