Normalizācijas un secību izveides procesā dziļas mācīšanās kontekstā ar atkārtotiem neironu tīkliem (RNN) kriptovalūtas prognozēšanai, lai nodrošinātu precīzu un uzticamu modeļu apmācību, ir svarīgi apstrādāt trūkstošās vai nederīgās vērtības. Trūkstošās vai nederīgās vērtības var būtiski ietekmēt modeļa veiktspēju, radot kļūdainas prognozes un neuzticamus ieskatus. In