Bạn gặp khó khăn trong việc hiểu cấu trúc và cách hoạt động của các mạng nơ-ron và hiểu rõ sự tương tác của chúng với các tập dữ liệu khác nhau. Đặc biệt, bạn gặp vấn đề với các mạng nơ-ron phức tạp nhiều giai đoạn, việc điều chỉnh tham số và việc áp dụng Gradient Descent. Ngoài ra, bạn cảm thấy thách thức khi phải giải thích và phân tích đúng các tập dữ liệu khác nhau. Overfitting và ý nghĩa của các phân phối trong ngữ cảnh của mạng nơ-ron vẫn còn mơ hồ với bạn. Bạn cũng thiếu một phương pháp trực quan để hiểu rõ hơn về các khái niệm này.

Công cụ Playground AI được thiết kế nhằm giúp bạn hiểu rõ hơn về mạng lưới thần kinh. Bằng cách tiếp cận tương tác và trực quan, nó cho phép bạn khám phá trực tiếp các cấu trúc và quy trình của các mạng lưới như vậy. Bạn có thể điều chỉnh siêu tham số và thử nghiệm với các tập dữ liệu khác nhau để nghiên cứu tác động của chúng. Công cụ này giải thích các khái niệm như Overfitting và Phân phối liên quan đến mạng lưới thần kinh một cách dễ hiểu. Bằng cách thêm dữ liệu của riêng bạn, bạn cũng có thể thấy trực tiếp cách thay đổi tác động đến mạng lưới. Playground AI không chỉ hỗ trợ bạn hiểu rõ ý nghĩa và tác động của việc điều chỉnh trọng số và chức năng, mà còn giúp tối ưu hóa chúng thông qua khả năng dự đoán của mình. Vì vậy, Playground AI là công cụ hoàn hảo để hiểu rõ hơn và áp dụng sự phức tạp của mạng lưới thần kinh.