Normalizavimo ir sekos kūrimo proceso metu gilaus mokymosi su pasikartojančiais neuroniniais tinklais (RNN) kontekste kriptovaliutos prognozavimui, norint užtikrinti tikslų ir patikimą modelio mokymą, svarbu tvarkyti trūkstamas arba netinkamas reikšmes. Trūkstamos arba netinkamos reikšmės gali labai paveikti modelio našumą, todėl gali būti klaidingų prognozių ir nepatikimų įžvalgų. Į