Postoji potreba za interaktivnom i slikovitom metodom za ilustraciju i proširivanje razumevanja neuronskih mreža i njihovog funkcionisanja. Korisnik želi da ima mogućnost da vizualizuje efekte promena na težinama i funkcijama ove mreže direktno i u realnom vremenu. Pri tome, autonomni proces učenja pati, pošto nije pronađen alat koji obrađuje razumevanje ključnih aspekata kao što su kompleksne višestepene neuronske mreže, način funkcionisanja gradijentnog spusta, hiperparametri, distribucije i overfiting. Takođe, nedostaje funkcija predviđanja koja pokazuje kako će se promene odraziti na performanse mreže. Osim toga, mogućnost da se eksperimentiše sa obezbeđenim i vlastitim skupovima podataka bila bi korisna za ceo proces učenja.

Playground AI efikasno adresira opisani problem pružajući interaktivnu i vizuelnu platformu koja korisniku omogućava sveobuhvatno razumijevanje neuronskih mreža. Alat konkretno pokazuje kako promene težina i funkcija utiču na ponašanje mreže i vizualizuje to u realnom vremenu. Takođe se bavi važnim aspektima poput složenih, višestepenih neuronskih mreža, načina rada gradijentnog spusta, hiperparametara, distribucija i prenaučenosti. Dodatno, Playground AI omogućava eksperimentisanje sa različitim zadanim skupovima podataka ili otpremanjem sopstvenih podataka. Uključena je i funkcija predviđanja koja pokazuje uticaj promena na performanse mreže, što podstiče dublje razumijevanje. Stoga je to efikasan alat koji korisnicima pomaže da bolje razumeju i prate složenost i dinamiku neuronskih mreža.