Ang problema ay na ito ay isang hamon na maintindihan nang detalye ang operasyon ng mga neural network, ang pagkilos ng gradient descent, iba't ibang mga distrisbutsyon, at overfitting. Kailangan ng isang tool na magpapahintulot na mabawasan ang kumplikasyon at maisulong ang maayos na pag-unawa sa pamamagitan ng visual na pag-aaral at eksperimentasyon. Karagdagan, may pangangailangan na maglaro sa iba't ibang mga hyperparameter at obserbahan ang kanilang mga epekto. Kailangan din ng isang tool na nagbibigay ng kakayahang manipulahin ang mga data upang makita kung paano ang mga pagbabago ay nakakaapekto sa pag-uugali ng modelo. Sa wakas, dapat magbigay rin ang tool ng mga kakayahang panghula upang mabigyan ng mas malalim na pag-unawa kung paano ang pagbabago ng mga timbang at mga function ay nakakaapekto sa operasyon ng neural network.

Ang Playground AI ay nagbibigay ng isang interaktibong solusyon sa pamamagitan ng pagpapahintulot sa mga gumagamit na tuklasin ang iba't ibang elemento ng mga neural network sa pamamagitan ng paningin. Ito ay nagpapakita ng mga function tulad ng gradient descent at overfitting, upang mabawasan ang kumplikasyon at magpalaganap ng intuitibong pagkaunawa. Maaari kang mag-eksperimento sa iba't ibang mga hyperparameters at direkta mong obserbahan ang kanilang mga epekto sa pamamagitan ng paningin, upang makakuha ng mas malalim na kamalayan sa kanilang papel. Bukod dito, nagbibigay ang tool ng mga function para sa manipulasyon ng data para sa praktikal na aplikasyon. Nagbibigay din ito ng agarang mga hula bilang feedback, na nagpapalakas ng proseso ng pag-aaral. Ang ganitong approach ay nagpapahintulot sa mga gumagamit na madama ang operasyonal na ugali ng neural network at ginagawa itong malinaw ang mga epekto ng manipulasyon ng timbang at mga function.