• GoogleエンジニアのDaniel SmilkovとShan Carterが構築
• 「Tensorflow Playground」という名前ではあるが、フリーソフトウェアの機械学習フレームワークであるTensorflowは用いられていない
• JavaScriptと、そのスーパーセットであるTypeScriptにより記述されている
• 入力するデータは、X₁とX₂の２変数のみ
• 各ニューロンの出力を平面（横軸X₁、縦軸X₂）のヒートマップで表示（青色：+1→白色：0→橙色：-1）
• 以下のデータセットを使用して、機械学習について学ぶことができる
• 分類
• 円
• 排他的論理和（XOR）
• ガウス分布
• 渦巻き
• 回帰
• 平面
• マルチガウス分布
• 機械学習を始める前に、学習用データとテストデータの比率を指定（それぞれを、乱数により生成する）

• アルゼンチン、ブエノスアイレス在住のJuan Cazalaらが中心となり構築
• JavaScriptにより記述されている
• 以下のデモを実行しながら、機械学習について学ぶことができる
• 排他的論理和（XOR）の学習
• 飛び飛びの順序の思い出し
• 画像フィルタの学習
• 画像を描く
• 自己組織化写像
• Wikipediaの読み込み（他サイトに移動し、かつ、うまく動作しないので、公開講座向けに変更済）