問題的所在，在於理解神經網路中梯度下降的功能與概念是一項挑戰。要理解複雜的多層神經網路及其參數的運作方式並非易事。尤其是權重變化和功能在神經網路運作中的角色，這是不太明確的。此外，對於過度擬合和分布的解讀也存在不確定性。在這些困難中，與各種可用的數據集或自己的數據進行遊戲可能會有所幫助。

Playground AI接受了理解神經網路和梯度下降的挑戰，提供了用戶友好且互動性強的視覺呈現形式。使用這個工具的用户可以更改超參數，從而看到對網絡功能的直接影響，進而更好地理解權重變化和功能調整的影響。Playground AI還提供預測功能，該功能可視覺化網絡內變化對其運行的影響。通過能夠使用不同的數據集進行實驗或引入自己的數據，人們還可以在實踐中學習和積累經驗。條件分佈視覺化也有助於理解其解釋。此外，該工具還提供了對過度配適（Overfitting）的解釋和警告，以便更好地理解並避免這種現象。通過這種互動和視覺學習，神經網絡和梯度下降的理解可以有效地得到提高和改進。