Il-problema hija li l-ftehim tal-funzjonijiet u l-konċetti ta' Gradient Descent fin-netwerks neuronali huwa sfida. Hija diffiċli tiftiehem in-netwerks neuronali komplessi u kif jaħdmu l-parametri tagħhom. B'mod speċjali, ir-rwol li l-bidliet fil-piż u l-funzjonijiet għandhom fuq l-operat tal-network neuronal mhux ċar. Hemm ukoll inċertezza dwar Overfitting u l-interpretazzjoni tad-distribuzzjonijiet. Ma' dawn id-diffikultajiet, tista' tkun ta' għajnuna l-logħba b'settijiet ta' data differenti jkunu disponibbli jew id-data personali tiegħek.

Playground AI jindirizza l-isfida biex tifhem in-netwerki nejonali u d-declivity gradient, billi tipprovdi rappreżentazzjonijiet viżwali interattivi u faċli għall-utent. B'dan l-għodda, l-utenti jistgħu jibdlu l-hyperparameters biex jaraw l-impatti diretti fuq il-funzjonijiet tan-network, sabiex jifhmu aħjar l-influwenza ta' bidliet fil-piż u t-twaqqigħ tal-funzjonijiet. Playground AI toffri wkoll funzjoni ta' prognożi li tivvizzwalizza kif il-bidliet fl-intern tan-network jaffettwaw l-operat tagħha. Permezz tat-test għal datsets differenti jew l-introduzzjoni ta' data personali, wieħed jista' jitgħallem u jakkwista esperjenza b'mod prattiku. Il-viżwalizzazzjoni tad-distribuzzjonijiet tgħin ukoll biex tifhem l-interpretazzjoni tagħhom. Barra minn hekk, l-għodda toffri spjegazzjonijiet u twissijiet dwar l-overfitting, sabiex wieħed jifhem din il-fenomena aħjar u jevita. Permezz ta' din it-taħriġ interattiv u viżwali, l-ftehim ta' netwerki nejonali u gradient descent jitjieb u jissaħħaħ b'mod effiċjenti.