Podczas procesu normalizacji i tworzenia sekwencji w kontekście głębokiego uczenia się z rekurencyjnymi sieciami neuronowymi (RNN) do przewidywania kryptowalut, obsługa brakujących lub nieprawidłowych wartości jest ważna, aby zapewnić dokładne i niezawodne uczenie modelu. Brakujące lub nieprawidłowe wartości mogą znacząco wpłynąć na wydajność modelu, prowadząc do błędnych przewidywań i niewiarygodnych wniosków. W