Током процеса нормализације и креирања секвенце у контексту дубоког учења са рекурентним неуронским мрежама (РНН) за предвиђање криптовалута, руковање недостајућим или неважећим вредностима је важно да би се обезбедила тачна и поуздана обука модела. Недостајуће или неважеће вредности могу значајно утицати на перформансе модела, што доводи до погрешних предвиђања и непоузданих увида. У