Sorun, sinir ağlarının işleyişini, gradyan inişinin işleyişini, farklı dağılımları ve ayrıntılı overfittingi anlamanın zorlu bir görev olmasıdır. Karmaşıklığı azaltmayı ve görsel öğrenme ve deneyimleme yoluyla sağlam bir anlayışı teşvik etmeyi mümkün kılan bir araca ihtiyaç vardır. Ayrıca, farklı hiperparametrelerle oynamanın ve etkilerini gözlemlemenin gerekliliği vardır. Modelin davranışını nasıl etkilediğini görmek için verileri manipüle etme olanağı sağlayan başka bir araca ihtiyaç duyulmaktadır. Son olarak, araç, ağırlıkları ve işlevleri değiştirmenin sinir ağı işleyişini nasıl etkilediğine dair daha derin bir anlayış sağlamak için tahmin yetenekleri sağlamalıdır.

Playground AI, kullanıcıların nöral ağları görsel olarak incelemelerine olanak sağlayan interaktif bir çözüm sunar. Gradient inişi ve aşırı uyum gibi işlevleri örneklendirerek karmaşıklığı azaltır ve sezgisel anlayışı teşvik eder. Farklı hiperparametrelerle deney yapabilir ve etkilerini doğrudan görsel olarak gözlemleyerek onların rolü hakkında daha iyi bir his elde edebilirsiniz. Ayrıca, araç verileri manipüle etme ve pratik bir uygulama için olanaklar sunar. Ayrıca, hızlı tahminler sağlar, bu da öğrenme sürecini daha güçlü hale getirir. Bu yaklaşım, kullanıcıların nöral ağın operasyonel davranışını tanıma ve ağırlıkların ve fonksiyonların manipülasyonunun etkilerini şeffaf hale getirme olanağı sağlar.