深度学习和机器学习都属于人工智能的范畴，但是它们有着不同的特点和应用场景。
机器学习是一种通过 算法，让计算机从数据中 学习规律，并用于未知数据的 预测 和 决策 的技术。机器学习的主要任务是通过训练数据来构建 模型，然后利用该模型对新数据进行分类或预测。机器学习的算法包括：决策树、支持向量机、逻辑回归等。
而深度学习是一种特殊的机器学习算法，它通过组合多个 神经元 来构建 深层神经网络，并通过训练数据来优化网络中的参数，从而实现对数据的 特征提取 和 表示学习。深度学习的主要任务是学习 多层次的抽象特征，并利用这些特征对新数据进行分类或预测。深度学习的算法包括：卷积神经网络、循环神经网络、深度信念网络等。
相比于机器学习算法，深度学习算法具有以下优势：
总的来说，机器学习和深度学习是人工智能领域中非常重要的技术，它们都可以应用于各种领域，例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。