Problemet er at det er en utfordrende oppgave å forstå driften av nevrale nettverk, hvordan gradientnedstigning fungerer, forskjellige distribusjoner og overfitting i detalj. Det er behov for et verktøy som kan redusere kompleksiteten og fremme solid forståelse gjennom visuell læring og eksperimentering. I tillegg er det et behov for å kunne leke med forskjellige hyperparametere og observere effektene deres. Det er også behov for et verktøy som gir muligheten til å manipulere data for å se hvordan endringer påvirker modellens atferd. Til slutt bør verktøyet også tilby prediksjonsevner for å tillate en dypere forståelse av hvordan endringer i vekt og funksjoner påvirker driften av det nevrale nettverket.

Playground AI tilbyr en interaktiv løsning ved å tillate brukerne å utforske forskjellige elementer av nevrale nettverk visuelt. Den illustrerer funksjoner som gradientnedstigning og overtilpasning for å redusere kompleksitet og fremme intuitiv forståelse. Du kan eksperimentere med forskjellige hyperparametere og observere deres innvirkning direkte visuelt for å få en bedre forståelse for deres rolle. I tillegg tilbyr verktøyet funksjoner for å manipulere data for praktisk bruk. Det gir også umiddelbare forutsigelser som tilbakemelding, noe som gjør læringsprosessen mer kraftfull. Denne tilnærmingen lar brukere gjenkjenne driftsoppførselen til det nevrale nettverket og gjør påvirkningene av vekt- og funksjonsmanipulering gjennomsiktig.