深度学习与机器学习是人工智能领域中两个核心的概念。机器学习是一种基于数据的算法，通过训练模型来处理数据并进行预测或分类。而深度学习是机器学习的一种特殊形式，其模型具有多层神经网络结构，可以自动从原始数据中学习特征和表示，实现高层次的抽象和理解。
下面分别从算法原理、模型结构、应用场景等方面对深度学习与机器学习进行详细比较。
机器学习的算法原理主要包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习通过对带有标签的数据进行训练，来进行预测或分类。无监督学习则是在没有标签的数据中学习特征和表示，可以用于聚类、降维等任务。强化学习则是通过与环境交互来学习最优策略。
而深度学习则是一种特殊的无监督学习算法，其核心是多层神经网络。深度学习通过将多个非线性变换层级组合在一起，实现了对原始数据的逐层抽象和表示。同时，深度学习也可以通过监督学习和强化学习等方式进行训练，实现更加复杂的任务。
机器学习的模型结构主要包括线性模型、决策树、支持向量机等。这些模型都是基于特征工程构建的，需要人为对原始数据进行预处理和特征提取。在实际应用中，特征工程是一个非常耗时和困难的过程，也很容易受到人为因素的影响。
深度学习则是一种端到端的模型，其模型结构是由多个非线性变换层级组成的。深度学习模型可以直接对原始数据进行处理和学习，从而避免了特征工程的繁琐。同时，深度学习模型也具有更加强大的表达能力，可以学习到更加高级别的特征和表示。
机器学习的应用场景非常广泛，包括图像识别、文本分类、推荐系统、自然语言处理等。在这些应用中，机器学习往往需要人为进行特征工程，同时模型的性能也受到特征质量的影响。
深度学习则是在一些大规模数据和高复杂度任务中发挥了重要作用。例如，深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域中取得了非常好的效果。同时，深度学习也可以通过迁移学习等方式来解决小数据集问题。
深度学习与机器学习都是人工智能领域中非常重要的概念。机器学习是一种基于数据的算法，需要进行特征工程来提取有效的特征。而深度学习则是一种端到端的模型，可以直接对原始数据进行学习，具有更加强大的表达能力和更广泛的应用场景。