มีความต้องการในวิธีการที่เชิงโต้ตอบและมีภาพประกอบเพื่อให้เข้าใจและขยายความเข้าใจเกี่ยวกับเครือข่ายประสาทและการทำงานของมัน ผู้ใช้ต้องการมีความสามารถในการแสดงผลทันทีและตรงไปตรงมาของผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงในน้ำหนักและหน้าที่ของเครือข่ายนี้ ในขณะที่กระบวนการเรียนรู้อย่างอัตโนมัติกำลังเสียหาย เพราะไม่พบเครื่องมือที่จัดการความเข้าใจในเรื่องสำคัญที่เช่น เครือข่ายประสาทที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอน การทำงานของการลดลงเนื่องจากความชัน พารามิเตอร์เชิงสูง การกระจายและการฟิตที่เกินไป นอกจากนี้ยังขาดฟังก์ชั่นการทำนายที่แสดงว่าการเปลี่ยนแปลงจะส่งผลต่อประสิทธิภาพของเครือข่ายมากแค่ไหน เพิ่มเติมเลย ความสามารถในการทดลองด้วยชุดข้อมูลที่ให้มาและของตัวเองจะเป็นประโยชน์ต่อกระบวนการเรียนรู้ทั้งหมด

Playground AI จัดการกับปัญหาที่กล่าวถึงอย่างมีประสิทธิภาพ โดยมันมีแพลตฟอร์มที่ทำงานอย่างมีปฏิสัมพันธ์และมองเห็น ที่มอบความเข้าใจที่ครอบคลุมให้แก่ผู้ใช้งานเกี่ยวกับเครือข่ายประสาท มันชี้แจงอย่างเจาะจงว่าการเปลี่ยนแปลงน้ำหนักและฟังก์ชันอย่างไรที่ส่งผลต่อพฤติกรรมของเครือข่าย และทำให้มองเห็นถึงสิ่งนี้ในรูปแบบเวลาจริง มันยังจัดการกับเรื่องสำคัญอื่น ๆ อีกเช่น เครือข่ายประสาทภาคซับซ้อนหลายขั้นตอน วิธีการทำงานของการเคลื่อนที่ตามลาดชัน Gradient descent, Hyperparameter, การแจกแจงและ Overfitting เพิ่มเติม Playground AI ยังทำให้สามารถทดลองกับชุดข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเลือกเองหรืออัพโหลดข้อมูลของตนเอง มันยังมีฟังก์ชันทำนายซึ่งสะท้อนผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงที่มีต่อสมรรถนะของเครือข่าย ซึ่งส่งเสริมความเข้าใจที่ลึกขึ้น ดังนั้นมันเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพที่ช่วยให้ผู้ใช้งานเข้าใจความซับซ้อนและการเปลี่ยนแปลงของเครือข่ายประสาทอย่างดียิ่งขึ้น.