機器學(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)別在于以下幾個方面：

　　1. 數(shù)據(jù)和特征：機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都需要大量的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練和測試集。特征是機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的另一個重要方面。機器學(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)的機器學(xué)習(xí)方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由多個層次組成的，每個層次都由許多神經(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訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。相比之下，機器學(xué)習(xí)使用的算法多種多樣，包括決策樹、隨機森林、支持向量機等。

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

　　總之，機器學(xué)習(xí)是一種更加通用的方法，而深度學(xué)習(xí)則是一種特定的機器學(xué)習(xí)方法，它已經(jīng)證明在計算機視覺、語音識別和自然語言處理等任務(wù)上表現(xiàn)出色。