深度学习和机器学习是人工智能领域的两个重要概念，他们之间存在密切的关系，同时又有一些重要的区别。
机器学习（Machine Learning）：
机器学习是一种数据分析技术，它使计算机系统能从以往的经验（或者说数据）中学习并改进自身的性能，而无需进行明确的编程。换句话说，机器学习就是让机器从数据中找出规律并利用这些规律做出预测或决策。
机器学习的算法种类很多，比如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K-最近邻算法等等。这些算法各有优缺点，适用于解决不同类型的问题。
深度学习（Deep Learning）：
深度学习是机器学习的一个子集，它试图模拟人脑中的神经网络来解析数据。深度学习模型由多个连接在一起的层组成，每一层都对输入数据进行一些计算，并将结果传递给下一层。
深度学习特别擅长处理非结构化数据，比如图像、音频和文本。最知名的深度学习算法包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）和Transformer等。
二者的关系
深度学习是机器学习的一个分支，你可以把深度学习想象成机器学习的一种特殊实现方式。也就是说，所有深度学习的算法都是机器学习的算法，但并非所有的机器学习算法都属于深度学习。
主要的区别
- 数据依赖性：深度学习算法通常依赖于大量数据才能表现出优势，而许多机器学习算法则能在相对较小的数据集上表现良好。
- 计算要求：深度学习需要大量的计算资源（例如，高性能的GPU）来训练复杂的神经网络，而机器学习算法通常对硬件设备的要求不那么高。
- 解释性：很多机器学习模型可以给出直观且容易理解的解释（例如决策树），而深度学习模型由于其复杂性，结果的解释性通常较差。
- 特征工程：传统的机器学习算法通常需要人类专家进行大量的特征工程，深度学习算法则可以自动地从原始数据中学习到有用的特征，这是深度学习的主要优势之一。