问题的提出在于，理解神经网络的运行、梯度下降的工作方式、不同的分布和过拟合的详细信息是一项具有挑战性的任务。需要一种工具，能够减少复杂性，通过视觉学习和实验促进深入理解。另外，还需要能够调整不同超参数并观察其影响的功能。也需要一种工具，可以提供操作数据的可能，以观察更改是如何影响模型行为的。最后，这个工具也应该提供预测能力，以便深入理解更改权重和功能是如何影响神经网络运行的。

Playground AI提供了一种交互式解决方案，使用户能够通过视觉方式探索神经网络的各种元素。它通过描绘诸如梯度下降和过度拟合等功能，旨在降低复杂性并培养直观理解。您可以实验不同的超参数，并直接通过视觉方式观察其影响，从而更好地了解它们的作用。此外，该工具还提供了操作数据的功能，以便于实际应用。它还提供即时预测作为反馈，使得学习过程更为有效。这种方式使用户能够识别神经网络的操作行为，并清楚地显示出操作权重和功能的影响。