ที่ช่องYouTube tehcie_ray ได้ใช้เทคโนโลยี Machine Learning ในการวัดวิเคราะห์ถึงเปอร์เซนต์ความพร้อมในการเต้นของวง K-Pop ทั้งฝั่งชายและหญิง โดยในคลิปนี้จะเป็นการอธิบายให้เข้าใจถึงหลักการที่เขานำมาใช้ในการวิเคราะห์ความพร้อมเพรียงในการเต้นของแต่ละวง

โดยจะเป็นการวิเคราะห์จากคลิปวีดีโอที่เลือกมาแล้ว แยกออกมาแบบเฟรมต่อเฟรม โดยเลือกจากพาร์ทที่แต่ละวงเต้นในท่าเดียวกันเท่านั้น ในการวิเคราะห์มีการใส่ที่เรียกว่า Confidence Score เข้ามาเพื่อช่วยชี้ให้เห็นถึงความแม่นยำในการวิเคราะห์ เนื่องจากบางคลิปอาจเกิดข้อผิดพลาดในเรื่องไฟล์ หรือไลน์การเต้นที่ทำให้ระบบจับท่าเต้นได้ไม่ชัดเจน

คลิปอธิบายการขั้นตอนการวิเคราะห์ ภาค 1 (ภาค 2 ยังไม่มา)

 

ผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์ในแต่ละวงจะออกมาเป็นคะแนนประมาณนี้

IZ*ONE – 95.87%

Confidence Score: 86.74%

 

LOONA – 94.72%

Confidence Score: 85.67%

 

Dreamcatcher – 94.55%

Confidence Score: 91.95%

 

WJSN – 94.54%

Confidence Score: 86.34%

 

ITZY – 94.42%

Confidence Score: 94.51%

 

Weki Meki – 94.09%

Confidence Score: 89.08%

 

GFRIEND – 93.79%

Confidence Score: 93.54%

 

MOMOLAND – 93.17%

Confidence Score: 93.74%

 

TWICE – 92.77%

Confidence Score: 94.37%

 

Oh My Girl – 92.65%

Confidence Score: 89.05%

 

CLC – 91.96%

Confidence Score: 94.48%

 

BLACKPINK – 91.32%

Confidence Score: 94.56%

 

(G)I-DLE – 90.12%

Confidence Score: 80.21%

 

EVERGLOW – 89.98%

Confidence Score: 90.95%

 

Red Velvet – 89.79%

Confidence Score: 89.48%