Vấn đề đặt ra là việc hiểu rõ về hoạt động của mạng neuron, cách hoạt động của việc giảm gradient, các phân phối khác nhau và overfitting là một nhiệm vụ thách thức. Cần có một công cụ có khả năng giảm bớt sự phức tạp và thúc đẩy sự hiểu biết sâu sắc thông qua học hỏi trực quan và thực nghiệm. Thêm vào đó, còn cần thiết phải có khả năng tương tác với các tham số siêu dạng khác nhau và quan sát tác động của chúng. Cũng cần một công cụ có khả năng điều chỉnh dữ liệu để thấy cách thay đổi ảnh hưởng đến hành vi của mô hình. Cuối cùng, công cụ cũng cần phải cung cấp khả năng dự đoán để cho phép hiểu sâu hơn về cách thay đổi trọng lượng và chức năng ảnh hưởng đến hoạt động của mạng neuron.

Playground AI cung cấp một giải pháp tương tác bằng cách cho phép người dùng khám phá các yếu tố khác nhau của mạng nơ-ron một cách trực quan. Nó minh họa các chức năng như Gradient Descent và Overfitting để giảm độ phức tạp và thúc đẩy sự hiểu biết trực quan. Bạn có thể thử nghiệm với các siêu tham số khác nhau và quan sát trực tiếp tác động của chúng một cách trực quan để có một cảm giác tốt hơn về vai trò của chúng. Ngoài ra, công cụ cung cấp các chức năng để điều chỉnh dữ liệu cho một ứng dụng thực tế. Nó cũng cung cấp dự đoán tức thì như phản hồi, làm cho quá trình học hấp dẫn hơn. Phương pháp này cho phép người dùng nhận diện hành vi hoạt động của mạng nơ-ron và làm rõ ràng hơn tác động của việc sửa đổi trọng số và chức năng.