問題在於，理解神經網絡的運作、梯度下降的作用方式、各種分佈以及overfitting的詳細內容是一項挑戰。我們需要一種工具，可以減少複雜性，並通過視覺學習和實驗來增強堅實的理解。此外，我們需要利用不同的超參數進行操作，並觀察其影響。我們也需要一種工具，可以操縱數據，看看如何改變模型的行為。最後，該工具還應該提供預測能力，以深入理解改變權重和功能如何影響神經網絡的運作。

Playground AI提供了一種互動解決方案，讓使用者能夠透過視覺方式探索神經網路的各種元素。它以圖像的方式說明了像是梯度下降和過度擬合等功能，以降低複雜性並促進直觀理解。您可以嘗試調整不同的超參數並直接視覺化觀察其影響，以對其角色有更好的理解。此外，該工具還提供了操作數據的功能，方便實際應用。它還會即時提供預測作為回饋，使學習過程更加強大。這種方法使使用者能夠識別神經網路的運行行為，並讓操作權重和功能的影響顯而易見。