有需要一種能夠生動、形象地展現並擴展對神經網絡及其運作理解的互動方法。使用者希望能夠直接而且即時地視覺化這個網絡權重與功能變更的影響。但是，自主學習過程受到了阻礙，因為尚未找到任何可以處理複雜多階段神經網絡、梯度下降操作、超參數、分佈和過擬合等重要方面理解的工具。再者，我們也缺少一種預測功能，以顯示變更如何影響網絡的效能。此外，如果有可能使用提供的資料集以及自己的資料集進行實驗，將對整個學習過程大有裨益。

Playground AI高效地解決了描述的問題，通過提供一個互動和視覺化的平台，使使用者能夠對神經網絡有全面的理解。該工具具體地顯示了如何更改權重和功能以影響網絡的行為，並以實時視覺化。它也處理了像複雜的多階段神經網絡，梯度下降的運作方式，超參數，分佈，以及過擬合等重要方面。此外，Playground AI還允許與各種預先給定的數據集進行實驗，或者上傳自己的數據。它還包含一個預測功能，可以顯示變化對網絡性能的影響，從而促進更深入的理解。因此，它是一個有效的工具，可以幫助使用者更好地理解和追蹤神經網絡的複雜性和動態。