Vấn đề đặt ra là việc hiểu biết về các chức năng và khái niệm của Gradient Descent trong mạng lưới neuron đang gặp khó khăn. Việc nắm bắt được những mạng lưới neuron phức tạp với nhiều giai đoạn và cách hoạt động của các tham số của họ là một khó khăn. Đặc biệt, vai trò mà sự thay đổi trọng số và chức năng có đối với hoạt động của mạng lưới neuron tốt không rõ ràng. Ngoài ra, có sự không chắc chắn về việc overfitting và việc diễn giải các phân phối. Trong những khó khăn này, việc chơi với các bộ dữ liệu khác nhau sẵn có hoặc dữ liệu của chính bạn có thể hữu ích.

Playground AI đối mặt với thách thức hiểu về mạng lưới thần kinh và Gradient descent bằng cách cung cấp biểu diễn hình ảnh tương tác và thân thiện với người dùng. Với công cụ này, người dùng có thể thay đổi các tham số quyết định để xem trực tiếp tác động đối với chức năng mạng và từ đó hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của việc thay đổi trọng số và điều chỉnh chức năng. Playground AI còn cung cấp một chức năng dự đoán, biểu diễn hình ảnh về cách thức các thay đổi bên trong mạng lưới ảnh hưởng đến hoạt động của nó. Với khả năng thực nghiệm với nhiều tập dữ liệu khác nhau hoặc đưa vào dữ liệu của riêng mình, người dùng cũng có thể học hỏi và trải nghiệm thực tế. Việc vẽ đồ thị phân phối cũng giúp người dùng hiểu rõ cách tìm hiểu và giải thích chúng. Bên cạnh đó, công cụ còn cung cấp các giải thích và cảnh báo về overfitting, giúp người dùng hiểu rõ hơn và tránh được hiện tượng này. Thông qua học tập tương tác và hình ảnh, việc hiểu về mạng lưới thần kinh và Gradient descent được cải thiện và thúc đẩy một cách hiệu quả.