Có nhu cầu về một phương pháp tương tác và mô phỏng để minh họa và mở rộng hiểu biết về các mạng lưới thần kinh và cách hoạt động của chúng. Người dùng muốn có khả năng trực quan hóa trực tiếp và theo thời gian thực tác động của những thay đổi đối với trọng số và chức năng của mạng này. Quá trình học tự động gặp khó khăn do không tìm thấy công cụ nào xử lý sự hiểu biết về các khía cạnh quan trọng như mạng thần kinh phức hợp nhiều giai đoạn, cách hoạt động của sự giảm dần độ dốc, siêu tham số, phân phối và overfitting. Thêm vào đó, thiếu một chức năng dự đoán cho thấy cách những thay đổi ảnh hưởng đến hiệu suất của mạng. Ngoài ra, khả năng thực nghiệm với cả các bộ dữ liệu được cung cấp và bộ dữ liệu của riêng người dùng sẽ có lợi cho toàn bộ quá trình học.

Playground AI giải quyết vấn đề đã mô tả một cách hiệu quả, bằng cách cung cấp một nền tảng tương tác và trực quan, cho phép người dùng hiểu rõ về mạng lưới neural. Công cụ này cụ thể hóa cách các thay đổi về trọng số và chức năng ảnh hưởng đến hành vi của mạng và hiển thị điều này theo thời gian thực. Nó cũng xử lý các khía cạnh quan trọng như mạng neural phức tạp, đa giai đoạn, cách hoạt động của gradient descent, siêu tham số, phân phối và overfitting. Ngoài ra, Playground AI cho phép thử nghiệm với các bộ dữ liệu được định sẵn hoặc tải lên dữ liệu của riêng mình. Nó cũng bao gồm một tính năng dự đoán, cho thấy hậu quả của các thay đổi đối với hiệu suất của mạng, điều này thúc đẩy việc hiểu rõ hơn. Đó là một công cụ hiệu quả, giúp người dùng hiểu và nắm vững tốt hơn về sự phức tạp và động lực của mạng neural.