گرچه بسیاری از مردم به یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی علاقمند هستند، برخی با درک فرایندهای پیچیده و اصطلاحات تخصصی مشکل دارند. به خصوص شبکه‌های عصبی چند مرحله‌ای، نحوه کارکرد مشتق نزولی، توزیع‌ها و مشکل برازش بیش از حد برای عموم یا مبتدیان می‌تواند مانع واقعی باشد. علاوه بر این، یادگیری به دلیل فقدان ابزارهای تعاملی و بصری جذاب که مفهوم را توضیح دهند، سخت‌تر می‌شود. همچنین نیاز است که خود افراد مختلف پارامترهای فراگیر را تغییر دهند و تأثیر آن‌ها بر مدل را مشاهده کنند تا یادگیری را عمیق‌تر کنند. در نهایت، برخی از کاربران می‌خواهند با داده‌های خود آزمایش کنند تا نحوه کارکرد شبکه‌های عصبی را بهتر درک کنند.

Playground AI یک ابزار کارآمد و تعاملی است که یادگیری شخصی را با ارائه درک بصری و عملی از مفاهیم پیچیده مانند شبکه های عصبی چند مرحله ای و کاهش گرادیان امکان پذیر می کند. این ابزار مفهوم یادگیری ماشین را در قالب بصری جذاب ترسیم می کند، این امر باعث می شود تا اصطلاحات و فرآیندهای فنی آسان تر درک شوند. با توانایی تغییر خودبخود هایپرپارامترها و مشاهده تأثیرات ناشی از آنها بر مدل، کاربران می توانند درک عمیق تری داشته باشند. Playground AI توانایی پیش بینی دارد که امکان تشخیص تأثیر تغییرات وزن و توابع بر عملکرد یک شبکه عصبی را می دهد. علاوه بر این، کاربران می توانند با داده های خود آزمایش کنند و نتایج را به طور زنده مشاهده کنند تا فرآیند و چگونگی کارکرد شبکه های عصبی را بهتر درک کنند. بنابراین Playground AI فقط به عنوان یک ابزار یادگیری خدمت نمی کند، بلکه به عنوان یک زمین آزمایش قدرتمند برای علاقه مندان به یادگیری ماشین هم عمل می کند. با Playground AI، یادگیری یادگیری ماشین و شبکه های عصبی ساده تر و قابل دسترسی بیشتر می شود.