مسئلہ یہ ہے کہ نیرونی نیٹ ورکس کے آپریشن، گریڈیئنٹ ڈسینٹ، مختلف تقسیمات اور اوورفٹنگ کو تفصیلی طور پر سمجھنا ایک چیلنجنگ کام ہے۔ ہمیں ایک اوزار کی ضرورت ہوتی ہے جو پیچیدگی کو کم کرنے اور بصری طور پر سیکھنے اور تجربہ کرنے سے پختہ تفہیم کو فروغ دے۔ مزید بہتر کرنے کا حاجت بھی ہوتا ہے تاکہ مختلف ہائپرپیرامیٹرس کے ساتھ کھیلنے اور ان کے اثرات کا مشاہدہ کیا جا سکے۔ ہمیں ایک اور ٹول بھی چاہیے جو ایک آپشن دے سکے تاکہ ڈیٹا کو ترمیم کرکے دیکھا جا سکے کہ تبدیلیوں نے ماڈل کی کارکردگی کو کیسے متاثر کیا ہے۔ آخر کار، ٹول کو یہ بھی قابلیت فراہم کرنا چاہیے کہ وزنوں اور فنکشنوں کو تبدیل کرنے سے نیرونی نیٹ ورک کے آپریشن پر کیسے اثر ہوتا ہے، اس کی بہتر تفہیم کو ممکن بنا سکے۔

Playground AI ایک انٹریکٹیو حل فراہم کرتا ہے ، جو صارفین کو نیورل نیٹوڑک کے مختلف عناصر کا بصری تفتیش کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ گریڈیینٹ کی کمی اور اوورفٹنگ جیسی خصوصیات کی وضاحت کرتا ہے تاکہ پیچیدگی کم کی جاسکے اور ایک غیر متشکل سمجھ بڑھائی جاسکے ۔ آپ مختلف ہائپرپیرامیٹرز کے ساتھ تجربہ کرسکتے ہیں اور ان کے اثرات کو براہ راست بصری روپ میں مشاہدہ کرسکتے ہیں تاکہ ان کے کردار کا بہتر اندازہ لگایا جاسکے ۔ اس کے علاوہ ، یہ ٹول ڈیٹا کو مویپولیٹ کرنے کے خصوصیات بھی فراہم کرتا ہے تاکہ عملی استعمال کیلئے استعمال ہوسکے ۔ یہ فوری پیش گوییوں کی بھی فراہمی کرتا ہے تاکہ تعلیمی عمل زیادہ قوتور ہوسکے ۔ یہ طریقہ کار صارفین کو نیورل نیٹوڑک کی آپریٹوں کی کارکردگی کو پہچاننے کی اجازت دیتا ہے اور وزنوں اور کاموں کے تشکیل کے اثرات کو شفاف بناتا ہے۔