Även om många människor är intresserade av maskininlärning och neurala nätverk, har vissa svårigheter att förstå de komplexa processerna och facktermerna. Särskilt flerstegs neurala nätverk, funktionsättet för gradientnedstigningen, distributioner och problemet med överanpassning kan vara ett verkligt hinder för lekmän eller nybörjare. Dessutom försvåras inlärningen av bristen på interaktiva och visuellt tilltalande verktyg som illustrerar konceptet. Det finns också ett behov av att självändring av olika hyperparametrar och observera effekterna på modellen för att fördjupa inlärningen. Slutligen vill vissa användare experimentera med egna data för att bättre förstå hur neurala nätverk fungerar.

Playground AI är ett effektivt, interaktivt verktyg som möjliggör individuellt lärande genom att erbjuda en visuell och praktisk förståelse av komplexa koncept som flerstegs neurala nätverk och gradientnedstigning. Det presenterar konceptet av maskininlärning i ett tilltalande visuellt format vilket gör tekniska termer och processer lättare att förstå. Genom att ha möjlighet att själv ändra hyperparametrar och observera de resulterande effekterna på modellen, kan användare få en djupare förståelse. Playground AI har prediktionsförmågor som gör det möjligt att identifiera påverkan av förändringar i vikter och funktioner på ett neurala nätverks funktion. Dessutom kan användare experimentera med egna data och se resultaten i realtid för att bättre förstå processen och hur neurala nätverk fungerar. På så sätt fungerar Playground AI inte bara som ett läromedel utan även som en kraftfull experimentplattform för de som är intresserade av maskininlärning. Med Playground AI blir inlärningen av maskininlärning och neurala nätverk enklare och mer tillgängligt.