По време на процеса на нормализиране и създаване на последователност в контекста на задълбочено обучение с повтарящи се невронни мрежи (RNN) за прогнозиране на криптовалута, обработката на липсващи или невалидни стойности е важна, за да се осигури точно и надеждно обучение на модела. Липсващи или невалидни стойности могат значително да повлияят на ефективността на модела, което води до грешни прогнози и ненадеждни прозрения. в