O problema reside no fato de que a compreensão das funções e conceitos de descida de gradiente em redes neurais representa um desafio. É difícil entender as complexas redes neurais de múltiplos estágios e o funcionamento de seus parâmetros. Em particular, o papel que as alterações de peso e funções têm na operação da rede neural é incerto. Além disso, existe incerteza em relação ao overfitting e à interpretação de distribuições. Diante dessas dificuldades, jogar com diferentes conjuntos de dados disponíveis ou com seus próprios dados pode ser útil.

Playground AI encara o desafio de compreender as redes neurais e o gradiente descendente, fornecendo representações visuais interativas e amigáveis ao usuário. Com a ferramenta, os usuários podem modificar os hiperparâmetros para ver diretamente o impacto nas funções da rede, melhorando assim a compreensão das mudanças de peso e ajustes de função. Playground AI também oferece uma função de previsão que visualiza como as alterações dentro da rede afetam o seu funcionamento. Com a capacidade de experimentar com diferentes conjuntos de dados ou inserir seus próprios dados, é possível também aprender e adquirir experiência de maneira prática. A visualização de distribuições auxilia ainda na compreensão da sua interpretação. Além disso, a ferramenta fornece explicações e alertas sobre o overfitting para uma melhor compreensão e prevenção deste fenômeno. Por meio desse aprendizado interativo e visual, a compreensão de redes neurais e gradiente descendente é eficientemente promovida e melhorada.