您需要一個工具，可以幫助您獲得更複雜的神經網路知識，並且具有互動性。您希望能夠理解機器學習的各種方面並能進行實驗，如運用超參數，了解梯度下降的工作方式，不同類型的分佈以及Overfitting現象。此外，若該工具具有進行預測的能力，以更好地理解改變權重和功能對神經網路性能的影響，那將更有幫助。最後，該工具還應該能讓您輸入並修改自己的數據。因此，您需要像Playground AI這樣的工具，以成功達成在機器學習和神經網路領域的研究和學習目標。

Playground AI 透過其互動和視覺導向的方式，有效解決這些挑戰。您可以探索複雜的多層次神經網路，並同時對梯度下降、超參數、不同分佈以及過擬合現象的運作方式有清楚的了解。通過使用可用的資料集進行實驗，或者引入自己的數據，您可以將您的機器學習知識付諸實踐。此外，Playground AI 可以進行預測，幫助您更好地理解權重和功能變化對神經網路操作的影響。因此，此工具是達到您在神經網絡和機器學習領域學習目標的創新且有效的手段。