Tijdens het normalisatie- en reekscreatieproces in de context van deep learning met terugkerende neurale netwerken (RNN's) voor het voorspellen van cryptocurrency, is het omgaan met ontbrekende of ongeldige waarden belangrijk om nauwkeurige en betrouwbare modeltraining te garanderen. Ontbrekende of ongeldige waarden kunnen de prestaties van het model aanzienlijk beïnvloeden, wat kan leiden tot foutieve voorspellingen en onbetrouwbare inzichten. In