Under normaliserings- og sekvensskabelsesprocessen i forbindelse med dyb læring med tilbagevendende neurale netværk (RNN'er) til forudsigelse af kryptovaluta er håndtering af manglende eller ugyldige værdier vigtig for at sikre nøjagtig og pålidelig modeltræning. Manglende eller ugyldige værdier kan påvirke modellens ydeevne betydeligt, hvilket fører til fejlagtige forudsigelser og upålidelig indsigt. I