深度学习与机器学习是两个重要的概念，它们都属于人工智能领域，但在具体含义上存在一些差异。本文将从定义、应用、算法等方面来谈论深度学习与机器学习的区别。
机器学习是指通过对样本数据进行分析、建模和训练来获得新的知识和能力的一种方法。它是人工智能领域中最基础、最常用的技术之一，也是实现智能化的关键技术之一。机器学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同类型，并且还有很多经典的算法，如决策树、支持向量机、随机森林等。
而深度学习是机器学习的一种特殊形式，它是利用神经网络进行机器学习的一种方法。神经网络的设计中包括输入层、隐藏层和输出层，在训练过程中，通过调整神经元之间相互连接的权值来实现分类或回归等具体任务。深度学习是指采用深度神经网络结构进行学习的一种方法。相对于浅层神经网络，深度神经网络具有更多的隐藏层，可以学习到更复杂的特征和模式，因此在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域中取得了重大的突破。
早期的机器学习主要应用于数据挖掘、分类、聚类和预测等领域，如广告推荐、欺诈检测、医学诊断等。而深度学习则在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域中拥有广泛的应用。例如，在图像识别领域中，卷积神经网络（CNN）是深度学习中最常用的神经网络结构之一，可以实现图像分类、目标检测、图像分割等任务。在语音识别领域中，循环神经网络（RNN）是常用的神经网络结构，可以实现语音转文字、语音情感识别等任务。在自然语言处理领域中，Transformer 模型是广泛使用的神经网络结构，可以实现文本生成、机器翻译等任务。
机器学习和深度学习都涉及到众多的算法，但深度学习更加侧重于神经网络的设计和训练算法，例如反向传播算法、随机梯度下降算法等。而机器学习则包括了监督学习中的 kNN、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等算法，无监督学习中的聚类算法、关联规则挖掘算法等，强化学习中的 Q-Learning 算法、策略梯度算法等。
机器学习和深度学习在网络结构上也有很大的不同。机器学习的模型一般是基于输入特征和输出标签之间的映射关系，通过训练得到一个适合新数据预测的模型。例如，线性回归、逻辑回归等。而深度学习的模型通常包括了多个层次的网络结构，可以学习到更为复杂的特征信息，例如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。
综上所述，深度学习是机器学习的一个分支，它主要利用神经网络进行模型训练和数据处理，能够学习到更为复杂的模式和特征，适用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。而机器学习则更为广泛地应用于数据挖掘、分类、预测等领域，并且包括了监督学习、无监督学习和强化学习等多种类型的算法和模型。