深度学习和传统机器学习是两种不同的机器学习方法。传统机器学习主要是基于手工提取数据特征，然后进行分类或回归。而深度学习则是一种基于神经网络的机器学习方法，具有自动提取数据特征的能力，可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
在传统机器学习中，数据通常是由人类专家手工设计的特征向量表示。这意味着，机器学习算法学习的是提取特征的过程，而不是原始数据本身。例如，在一个图像分类任务中，特征通常是来自图像的颜色、形状、纹理等等。这些特征需要人为地设计和提取，并且需要对数据进行预处理和标准化。然后这些特征被输入到机器学习算法中进行训练。
相比之下，在深度学习中，数据是直接作为输入的，不需要人工干预即可自动提取特征。这是通过使用多层神经网络来实现的。在神经网络上，每个层都将输入数据转换为更高级别的抽象表示，最终得到的输出将作为预测结果。因此，深度学习算法通常不需要人工提取特征，而是从原始数据中自动学习特征，并将其用于分类、回归或聚类等任务。
在传统机器学习中，模型的训练通常基于以下步骤：
在这些过程中，需要人工参与并进行多次试验，从而找到一个最佳的模型和参数设置。然而，这种方法的缺点是它需要大量的时间和专业知识。
相比之下，深度学习模型的训练通常基于反向传播算法。该算法用于计算网络中每个权重参数对误差的贡献，并以此更新权重。因此在深度学习中，模型的训练通常更快和更高效。
传统机器学习算法通常适用于小样本问题，例如结构化数据分类和回归等领域。其中，大部分应用于商业领域，例如推荐系统、广告投放、信用评级等。
与之相比，深度学习算法在处理大规模非结构化数据方面具有明显优势，例如图像、语音和文本等领域。一些常见的深度学习应用包括人脸识别、自然语言处理和语音识别等。
深度学习算法通常需要更高性能的计算机硬件，如GPU和TPU等。这是由于深度神经网络包含大量的参数和层次结构，需要更快的计算速度来训练和推理。
相比之下，传统机器学习算法具有较低的计算需求和实现难度，可以在普通的笔记本电脑上运行。
综上所述，深度学习和传统机器学习都有各自的优势和不足。选择哪种方法取决于任务的特点和需求。对于小样本问题，传统机器学习可能更合适；而对于处理大规模非结构化数据，深度学习则表现更出色。