Għalkemm ħafna nies jinteressahom it-taħriġ bil-magni u n-netwerks nejrali, xi wħud iqisu diffiċli biex jifhmu l-proċessi kumplessi u t-termini teknici. F'partikolari, netwerks nejrali multilivellati, il-funzjonament tad-deċiżjoni tal-gradient, id-distribuzzjonijiet u l-problema tal-overfitting jistgħu jkunu ostaku reali għal dilettanti jew primjanti. Barra minn hekk, it-taħriġ huwa aggrawat mill-ftit għodda interattivi u viżwalment attraenti li jisplikaw il-kunċett. Hemm ukoll il-bżonn li jinbidlu diversi iperparametri personalment u josservaw l-effetti fuq il-mudell biex jispeċjalizzaw it-taħriġ. Finalment, xi utenti jixtiequ jesperimentaw b'idat personali biex jifhmu aħjar il-funzjonament tan-networks nejrali.

Playground AI hija għodda effiċjenti u interattiva li tippermetti t-tagħlim individwali billi toffri fehim viżwali u prattiku ta' kunċetti kumplessi bħal netwerks neuronali ta' livelli multipli u gradient descent. Ipprezenta l-kunċett tal-maċina tgħallem f'format viżwali attrattiv, li jagħmilha aktar faċli biex nifhmu termini teknici u proċessi. Bil-possibilità li jibdlu l-hyperparameters infushom u jaraw l-effetti resultant fuq il-mudell, l-utenti jistgħu jakkwistaw fehim iktar profond. Playground AI għandha l-kapaċità ta' twissija li tippermetti li tara l-influenza ta' bidliet fil-piż u funzjonijiet fuq il-funzjoni ta' network neuronali. Barra minn hekk, l-utenti jistgħu jesperimentaw bid-data tagħhom stess u jaraw ir-riżultati f'time reali, sabiex iħossu aktar kif joperaw in-networks neuronali. Playground AI mhux biss biex tagħmel ħagħa ta' tagħlim, iżda wkoll għal esperimentazzjoni potent għall min ikun interessat fit-maċina tgħallem. Mal-Playground AI, l-imparar tal-maċina tgħallem u in-networks neuronali ssimplifikat u jdawwar 'l fuq.