Iako se mnogi ljudi zanimaju za strojno učenje i neuronske mreže, neki imaju poteškoće u razumijevanju složenih procesa i stručnih termina. Posebno se višestruke neuronske mreže, rad s gradijentnim spustom, distribucijama i problem overfittinga mogu pokazati kao prava prepreka za laike ili početnike. Osim toga, učenje se otežava nedostatkom interaktivnih i vizualno privlačnih alata koji bi ilustrirali koncept. Postoji i potreba za samostalnim mijenjanjem raznih hiperparametara i promatranjem njihovog utjecaja na model kako bi se produbilo učenje. Naposljetku, neki korisnici žele eksperimentirati sa svojim podacima kako bi bolje razumjeli kako neuronske mreže rade.

Playground AI je učinkovit, interaktivni alat koji omogućuje individualno učenje pružajući vizualno i praktično razumijevanje složenih koncepta poput višeslojnih neuronskih mreža i gradijentnog spuštanja. Prikazuje koncept strojnog učenja u atraktivnom vizualnom formatu, čime se tehnički termini i procesi lakše shvaćaju. Korisnici mogu steći duboko razumijevanje kroz mogućnost samostalnog mijenjanja hiperparametara i promatranja rezultirajućih učinaka na model. Playground AI poseduje prediktivne sposobnosti koje omogućuju prepoznavanje utjecaja promjena težina i funkcija na rad neuronske mreže. Osim toga, korisnici mogu eksperimentirati sa svojim podacima i u stvarnom vremenu promatrati rezultate kako bi bolje razumjeli proces i rad neuronskih mreža. Tako Playground AI služi ne samo kao alat za učenje, već i kao moćno polje za eksperimentiranje za one zainteresirane za strojno učenje. S Playground AI, učenje strojnog učenja i neuronskih mreža postaje jednostavnije i znatno dostupnije.