Med postopkom normalizacije in ustvarjanja zaporedja v kontekstu globokega učenja s ponavljajočimi se nevronskimi mrežami (RNN) za napovedovanje kriptovalut je obravnavanje manjkajočih ali neveljavnih vrednosti pomembno za zagotovitev natančnega in zanesljivega usposabljanja modela. Manjkajoče ali neveljavne vrednosti lahko znatno vplivajo na delovanje modela, kar povzroči napačne napovedi in nezanesljive vpoglede. notri