机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）是人工智能领域的两个重要概念，它们之间存在一些关键的区别：

1. **定义**：
- **机器学习**：是一种让计算机通过数据学习模式和规律，以进行预测或决策的技术。它包括多种算法和模型，如线性回归、决策树、支持向量机等。
- **深度学习**：是机器学习的一个子集，主要基于人工神经网络，尤其是深层神经网络。它通过构建多层的神经网络来自动提取和学习数据特征。

2. **数据需求**：
- 机器学习算法通常适用于较小的数据集，并依赖于特征工程，要求专家对数据进行手动处理和特征提取。
- 深度学习通常需要大量的数据来训练，这些数据能够帮助神经网络自动学习特征，而无需手动提取。

3. **计算资源**：
- 机器学习模型相对较轻，计算需求较低，可以在普通计算环境中运行。
- 深度学习模型通常非常复杂，需要大量的计算资源和高性能的硬件（如GPU）来执行训练和推理过程。

4. **特征提取**：
- 在传统的机器学习中，特征提取常常需要领域专家的专业知识，通过各种方法和算法来手动选择和构建特征。
- 深度学习通过多层网络结构能够自动提取和学习特征，具有更强的特征学习能力，尤其在图像、语音等领域表现出色。

5. **应用领域**：
- 机器学习广泛应用于分类、回归、推荐系统等多种场景。
- 深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等复杂问题上展现了其强大的能力。

总的来说，深度学习是机器学习的一个特定方法和技术，适用于处理复杂的数据模式，而机器学习则包含了更广泛的算法和技术。

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