Κατά τη διαδικασία κανονικοποίησης και δημιουργίας ακολουθίας στο πλαίσιο της βαθιάς μάθησης με επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN) για την πρόβλεψη κρυπτονομισμάτων, ο χειρισμός τιμών που λείπουν ή μη έγκυρες είναι σημαντικός για την εξασφάλιση ακριβούς και αξιόπιστης εκπαίδευσης μοντέλων. Οι τιμές που λείπουν ή δεν είναι έγκυρες μπορεί να επηρεάσουν σημαντικά την απόδοση του μοντέλου, οδηγώντας σε λανθασμένες προβλέψεις και αναξιόπιστες πληροφορίες. Σε