機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是人工智能領(lǐng)域的分支，它們之間的主要區(qū)別在于以下幾個(gè)方面：

　　1. 數(shù)據(jù)和特征：機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都需要大量的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練和測(cè)試集。特征是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的另一個(gè)重要方面。機(jī)器學(xué)習(xí)通常需要手工提取特征，而深度學(xué)習(xí)則可以自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中提取特征。

　　2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度學(xué)習(xí)是一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由多個(gè)層次組成的，每個(gè)層次都由許多神經(jīng)元組成，它們協(xié)同工作以完成特定的任務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)則不限于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以使用各種不同的算法和技術(shù)來(lái)構(gòu)建模型。

　　3. 算法：深度學(xué)習(xí)使用一種稱為反向傳播的算法來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。相比之下，機(jī)器學(xué)習(xí)使用的算法多種多樣，包括決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等。

　　4.硬件和計(jì)算能力：深度學(xué)習(xí)需要大量的計(jì)算資源，包括高性能GPU等。相比之下，機(jī)器學(xué)習(xí)通常使用較少的計(jì)算資源。

　　總之，機(jī)器學(xué)習(xí)是一種更加通用的方法，而深度學(xué)習(xí)則是一種特定的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它已經(jīng)證明在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等任務(wù)上表現(xiàn)出色。