暗号通貨予測のためのリカレントニューラルネットワーク（RNN）を使用したディープラーニングのコンテキストでの正規化とシーケンス作成プロセスでは、欠損値や無効な値の処理が、正確で信頼性の高いモデルトレーニングを保証するために重要です。欠損値や無効な値はモデルのパフォーマンスに大きな影響を与え、誤った予測や信頼性の低い洞察につながる可能性があります。