Problem leži u tome što je razumijevanje funkcija i koncepta gradijentnog spusta u neuronskim mrežama izazov. Teško je shvatiti kompleksne višestepene neuronske mreže i način rada njihovih parametara. Posebno je nejasna uloga promjene težine i funkcija na rad neuronskih mreža. Dodatno, postoji neizvjesnost u vezi s preprilagođavanjem i tumačenjem distribucija. U ovim teškoćama bi mogla biti korisna igra s različitim dostupnim skupovima podataka ili vlastitim podacima.

Playground AI prihvata izazov razumijevanja neuronskih mreža i gradijentnog spusta pružajući korisnički prijateljske i interaktivne vizualne reprezentacije. Pomoću alata, korisnici mogu mijenjati hiperparametre kako bi vidjeli direktni uticaj na funkcije mreže i tako bolje razumjeli uticaj promjena u težini i prilagođavanja funkcija. Playground AI također nudi funkciju predviđanja koja vizualizira kako promjene unutar mreže utiču na njen rad. Mogućnost eksperimentisanja s različitim skupovima podataka ili unošenjem vlastitih podataka omogućava praktično učenje i sticanje iskustva. Vizualizacija distribucija također pomaže u razumijevanju njihove interpretacije. Osim toga, alat pruža objašnjenja i upozorenja o prekomjernom prilagođavanju, kako bi se bolje razumjelo i izbjeglo ovaj fenomen. Kroz ovo interaktivno i vizualno učenje, razumijevanje neuronskih mreža i gradijentnog spusta se efikasno poboljšava.