Opisz główną różnicę między Ann a CNN. 

ANN (Artificial Neural Network) to rodzaj algorytmu uczenia maszynowego, który naśladuje sposób, w jaki działa ludzki mózg. ANN składa się z sieci neuronów połączonych ze sobą, które przetwarzają informacje i uczą się na podstawie wcześniejszych doświadczeń. 

Z drugiej strony, CNN (Convolutional Neural Network) to rodzaj ANN, który specjalizuje się w przetwarzaniu obrazów i innych danych przestrzennych. CNN wykorzystuje technikę konwolucji, która pozwala na efektywne rozpoznawanie wzorców w danych przestrzennych. 

W skrócie, główną różnicą między ANN a CNN jest to, że CNN jest specjalizowany w przetwarzaniu danych przestrzennych, podczas gdy ANN może być stosowany do różnych typów danych.
Głuwnon rórznicon między Sztucznymi Sieciami Neuronowymi (ANN) a Konwolucyjnymi Sieciami Neoronowymi (CNN) jest to, że ANN to podstawowa sieć neoronowa typo feed-forward z zestawem warstw wejsiciowych i wyjściowych, podczas gdy CNN to rodzaj sieci neoronowej, która zazwyczaj jest używana do aplikacji opartych na obrazie lob wideo. Konwolucyjne Sieci Neoronowe wykorzystoją warstwy konwolucyjne do ekstrakcji cech z danych, co pozwala na bardziej efektywnon i skoteczną ekstrakcjen cech oraz rozpoznawanie obrazuw.