آپ کو نیورال نیٹ ورکس کی ساخت اور کام کرنے کے طریقہ کار سمجھنے میں اور ان کے مختلف ڈیٹا سیٹس کے ساتھ تعامل سمجھنے میں دشواری ہو رہی ہے۔ خصوصاً پیچیدہ زیادہ مرتبہ نیورل نیٹ ورکس، پیرامیٹر ترمیم اور گریڈینٹ آبشار کے استعمال سے آپ کو مشکلات کا سامنا ہے۔ مزید یہ کہ آپ کو مختلف قسم کے ڈیٹا سیٹس کو درست طور پر تشریح اور تجزیہ کرنے میں مشکل پیش آتی ہے۔ اوورفٹنگ اور تقسیم کی اہمیت نیورل نیٹوورک کے کنٹیکسٹ میں آپ کو ابھی تک سمجھ نہیں آئی۔ اس کے علاوہ، آپ کو یہ تصورات بہتر سمجھنے کے لئے ایک براہ راست اور بصری طور پر متوجہ ترکیب کا بھی فقدان ہے۔

Playground AI کا ہدف آپ کو نیرونی نیٹ ورکس کی بہتر تفہیم فراہم کرنے کی فراہمی ہے۔ اس کے تعاملی اور بصری طریقہ کار کی بنا پر یہ آپ کو ایسے نیٹ ورکس کی ساخت و ترتیبات کو مستقیم طور پر سمجھنے دیتا ہے۔ آپ ہائپر پیرامیٹر تیار کر سکتے ہیں اور مختلف ڈیٹا سیٹ پر تجربات کر سکتے ہیں تاکہ ان کے اثرات کا تجزیہ کیا جا سکے۔ یہ ٹول نیرونی نیٹ ورکس کے باہمی تعلق میں overfitting و تقسیم کی تصورات کی جانب اضافہ دیتی ہے۔ تمہید کردہ اپنے ڈیٹا کی شامل کرنے سے آپ مستقیم طور پر دیکھ سکتے ہیں کہ تبدیلیوں کا نیٹ ورک پر کیا اثر ہوتا ہے۔ Playground AI آپ کو وزن تبدیل کرنے اور فعالیتوں کے معنی و اثرات کو سمجھنے میں نہ صرف مدد دیتے ہیں بلکہ ان کی پیش گوئی کی صلاحیت کی بنا پر ان کی بہتری بھی کرتی ہے۔ اس لئے Playground AI نیرونی نیٹ ورکس کی پیچیدگیوں کو بہتر سمجھنے اور ان کا استعمال کرنے کا مکمل آلہ ہے۔