Tijekom procesa normalizacije i stvaranja niza u kontekstu dubinskog učenja s rekurentnim neuronskim mrežama (RNN) za predviđanje kriptovalute, rukovanje nedostajućim ili nevažećim vrijednostima važno je kako bi se osigurala točna i pouzdana obuka modela. Vrijednosti koje nedostaju ili su nevažeće mogu značajno utjecati na izvedbu modela, što dovodi do pogrešnih predviđanja i nepouzdanih uvida. U