Während des Normalisierungs- und Sequenzerstellungsprozesses im Rahmen von Deep Learning mit rekurrierenden neuronalen Netzwerken (RNNs) zur Vorhersage von Kryptowährungen ist der Umgang mit fehlenden oder ungültigen Werten wichtig, um ein genaues und zuverlässiges Modelltraining sicherzustellen. Fehlende oder ungültige Werte können die Leistung des Modells erheblich beeinträchtigen und zu fehlerhaften Vorhersagen und unzuverlässigen Erkenntnissen führen. In