Mặc dù nhiều người quan tâm đến học máy và mạng neuron, một số người gặp khó khăn trong việc hiểu các quy trình phức tạp và thuật ngữ chuyên môn. Cụ thể hơn, các mạng neuron đa tầng, cách hoạt động của phương pháp Gradient Descent, phân phối và vấn đề Overfitting có thể tạo ra rào cản thực sự cho người ngoại đạo hoặc người mới học. Hơn nữa, việc học còn bị khó khăn do thiếu các công cụ tương tác và hấp dẫn về mặt hình ảnh, làm rõ khái niệm. Cũng có nhu cầu phải thay đổi các siêu tham số khác nhau và quan sát tác động lên mô hình để tăng cường việc học. Cuối cùng, một số người dùng muốn thử nghiệm với dữ liệu của riêng mình để hiểu rõ hơn về cách hoạt động của mạng neuron.

Playground AI là một công cụ tương tác hiệu quả, cho phép học tập cá nhân hóa bằng cách cung cấp sự hiểu biết trực quan và thực hành về các khái niệm phức tạp như mạng lưới thần kinh nhiều giai đoạn và giảm dốc. Nó trình bày khái niệm của học máy trong một định dạng trực quan hấp dẫn, giúp dễ hiểu các thuật ngữ và quy trình kỹ thuật hơn. Thông qua khả năng tự thay đổi các tham số siêu và quan sát ảnh hưởng kết quả đến mô hình, người dùng có thể đạt được sự hiểu biết sâu sắc. Playground AI có khả năng dự đoán, cho phép nhận biết ảnh hưởng của việc thay đổi trọng số và chức năng đến chức năng của một mạng lưới thần kinh. Hơn nữa, người dùng có thể thử nghiệm với dữ liệu của riêng mình và xem kết quả theo thời gian thực để hiểu rõ hơn về quy trình và cách hoạt động của các mạng lưới thần kinh. Do đó, Playground AI không chỉ là một phương tiện học tập mà còn là một lĩnh vực thí nghiệm mạnh mẽ cho những người quan tâm đến học máy. Với Playground AI, việc học học máy và mạng thần kinh trở nên đơn giản hơn và dễ tiếp cận hơn rất nhiều.