Det er et behov for en interaktiv og illustrativ metode for å illustrere og utvide forståelsen av nevrale nettverk og deres funksjon. Brukeren ønsker å ha evnen til å visualisere effektene av endringer i nettverkets vekter og funksjoner direkte og i sanntid. Imidlertid lider den autonome læringsprosessen, da det ikke er funnet noe verktøy som håndterer forståelsen av viktige aspekter som komplekse, flertrinns nevrale nettverk, gradientnedstigningsfunksjoner, hyperparametere, distribusjoner og overtilpasning. Videre mangler det en prediksjonsfunksjon som viser hvordan endringer påvirker nettverkets ytelse. I tillegg ville muligheten til å eksperimentere med både medfølgende og egne datasett være en fordel for hele læringsprosessen.

Playground AI adresserer det beskrevne problemet effektivt ved å tilby en interaktiv og visuell plattform som gir brukeren en omfattende forståelse av nevrale nettverk. Verktøyet viser spesifikt hvordan endringer i vekter og funksjoner påvirker nettverkets oppførsel, og visualiserer dette i sanntid. Det dekker også viktige aspekter som komplekse, flerelags nevrale nettverk, hvordan gradientnedstigning fungerer, hyperparametere, fordelinger og overfitting. I tillegg gjør Playground AI det mulig å eksperimentere med forskjellige forhåndsdefinerte datasets eller å laste opp egne data. Den inkluderer også en predikeringsfunksjon som viser effekten av endringer på nettverkets ytelse, noe som fremmer en dypere forståelse. Det er derfor et effektivt verktøy som hjelper brukerne å bedre forstå og ettergå kompleksiteten og dynamikken i nevrale nettverk.