深度学习和机器学习是人工智能领域中两个重要的概念，它们都是基于数据驱动的研究方法。深度学习是机器学习的一种技术，而机器学习则是更广泛的一种研究领域，包含了多种技术和算法。
机器学习是一种基于数据驱动的方法，它使用计算机程序模拟人类学习的过程，通过对大量数据的分析，从中提取规律和模式，从而让机器能够自动识别、分类和预测未知数据。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和半监督学习三种类型。
监督学习是指已有标记数据的学习方式，即给定输入和对应输出样本的情况下，构造一个映射函数，使得该函数能够将新的输入映射为正确的输出。无监督学习则是指在没有标记数据的情况下进行学习，通过找到数据之间的相似性和差异性等特点，自动发现数据中的模式和结构。半监督学习则是监督学习和无监督学习的结合，即在有少量标记数据和大量未标记数据的情况下进行学习。
而深度学习则是机器学习中一种特殊的技术，它基于神经网络模型进行建模，通过多层次的非线性变换，自动提取高层次的特征表示，并利用这些特征表示进行分类、预测等任务。深度学习可以处理大规模的复杂数据，例如图像、语音和文本等领域，可以有效地解决许多传统机器学习算法不能够解决的问题。也因此，在近年来，深度学习成为了人工智能领域中最热门的研究方向之一。
相较于传统的机器学习算法，深度学习具有以下几个特点：
高维特征提取能力：深度学习可以从原始数据中自动学习到高层次的特征表示，而无需手动构造特征。这使得深度学习在图像识别、语音识别等领域中具有先发优势。
大数据支持：深度学习需要大规模的数据来进行训练，而当今互联网时代积累了大量的数据资源，这为深度学习的发展提供了基础。
可扩展性：深度学习基于多层神经网络结构，可通过增加网络层数来提升模型的复杂度和性能。同时，深度学习也可以应用于多种领域和多种任务。
自动化特征提取：传统机器学习算法需要手动构造特征，而深度学习则是自动学习特征表示，这极大地减轻了人工特征工程的负担。
总之，深度学习是一种新兴的技术，在人工智能领域中具有广泛的应用前景。它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域中已经取得了长足的进展，并且将继续推动人工智能技术的不断发展。