Проблематика полягає в тому, що розуміння функцій та концепцій градієнтного спуску в нейронних мережах є викликом. Важко зрозуміти складні багаторівневі нейронні мережі та принципи роботи їхніх параметрів. Особливо незрозумілою є роль, яку зміни ваги та функції відіграють у роботі нейронної мережі. Додатково існує невизначеність у відношенні до перетренування та інтерпретації розподілів. У цих складнощах може допомогти гра з різними доступними наборами даних або власними даними.

Playground AI візьме на себе виклик розуміння нейронних мереж та градієнтного спуску, надаючи зручні для користувача та інтерактивні візуальні представлення. За допомогою цього інструменту користувачі можуть змінювати гіперпараметри, щоб бачити прямі наслідки для функцій мережі та краще розуміти вплив зміни ваги та налаштування функцій. Playground AI також надає функцію прогнозування, яка візуалізує, як зміни в мережі впливають на її роботу. Можливість експериментувати з різними наборами даних або вводити власні дані дозволяє також навчатися і отримувати практичний досвід. Візуалізація розподілу також допомагає зрозуміти їх інтерпретацію. Крім того, інструмент надає пояснення та попередження про перенавчання, щоб краще зрозуміти і уникнути це явище. Через це інтерактивне та візуальне навчання розуміння нейронних мереж та градієнтного спуску ефективно сприяє і покращується.