机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL）是人工智能领域中的两个重要分支，它们之间存在一定的联系与区别。

 机器学习

机器学习是指让计算机通过数据来“学习”如何完成特定任务的技术。它依赖于统计学方法和算法，使系统能够从大量历史数据中识别模式，并据此做出预测或决策。机器学习主要可以分为监督学习、无监督学习以及强化学习等几大类。

**监督学习**：给定一组输入输出对作为训练集，学习一个函数以映射输入到正确的输出。
**无监督学习**：没有明确的输出标签，目标是从数据中发现内在结构或分布。
**强化学习**：通过试错的方式学习，在尝试达到某个目标的过程中根据环境反馈调整行为策略。

深度学习

深度学习是一种特殊的机器学习技术，它模仿人脑处理信息的方式来解释数据，如图像、声音和文本。深度学习模型通常基于多层神经网络构建而成，这些网络能够自动提取特征并进行复杂的非线性变换。由于其层次结构的特点，深度学习尤其擅长处理大规模的数据集以及高维度的问题。

主要特点包括：
- 使用深层架构（具有多个隐藏层），这使得它可以捕捉到更抽象的概念。
- 自动特征学习能力强大，减少了人工设计特征的需求。
- 对计算资源要求较高，尤其是GPU加速。
- 需要大量的标注数据来进行有效训练。

区别总结

1. **模型复杂度**：普通机器学习模型相对简单；而深度学习模型则更加复杂，拥有更多的参数和更深的层次。
2. **特征工程**：在传统机器学习中，特征选择和工程是非常关键且耗时的过程；相比之下，深度学习能够自动地从原始数据中学习有用的表示。
3. **适用场景**：对于小规模问题或者当特征可以直接被定义出来时，传统的机器学习方法可能更为合适。而在处理像图像识别、自然语言处理这样需要理解高层次概念的任务时，深度学习表现得更好。
4. **硬件需求**：深度学习往往需要更强的计算能力和更大的内存空间，尤其是在训练阶段。
5. **数据量**：一般来说，深度学习需要比传统机器学习更多的数据才能发挥出优势。

综上所述，虽然两者都是基于数据驱动的方法，但深度学习以其独特的架构设计，在解决某些特定类型的问题上展现出了超越传统机器学习的能力。不过，选择哪种技术还取决于具体的应用场景及可用资源等因素。