您需要一个工具，它能帮助您获取关于神经网络更复杂的知识，并且具有交互性。您希望能理解和实验机器学习的各个方面，如超参数的使用，梯度下降的工作原理，各种类型的分布和过拟合现象。此外，如果这个工具能够进行预测，以便更好地理解改变权重和功能对神经网络性能的影响，那就更好了。最后，这个工具还应该能够让您输入和编辑自己的数据。因此，您需要一个像Playground AI这样的工具，以成功实现您在机器学习和神经网络领域的研究和学习目标。

Playground AI通过其交互性和视觉导向的方法有效地应对这些挑战。您可以探索复杂的、多阶段的神经网络，同时对梯度下降、超参数、各种分布以及过拟合现象等的工作原理有一个清晰的理解。通过使用可用的数据集或引入自己的数据进行实验，您可以近乎实践地扩大机器学习的知识。此外，Playground AI可以进行预测，这将帮助您更好地理解权重和功能变化对神经网络操作的影响。因此，该工具作为实现神经网络和机器学习学习目标的创新和有效手段。