深度学习和机器学习是人工智能领域的两个重要分支，它们都是从数据中学习模式，并做出预测或决策。相比传统机器学习方法，深度学习具有更强的自动化、泛化能力和可扩展性，在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域取得了广泛的应用。从应用角度来看，深度学习可以理解为机器学习中的一种特定的模型或算法。
跟传统的机器学习方法相比，深度学习强调的是通过构建多层神经网络来实现更准确的预测和决策。在深度学习中，网络的隐藏层会不断地进行特征提取和抽象，将原始输入转换成对预测任务有用的高层次表示。例如，在图像分类问题中，原始像素数据可以被堆叠在一起构成多维张量，然后通过卷积层、池化层和全连接层等操作进行特征提取和分类。
相比之下，传统机器学习算法通常依赖于手工设计的特征提取器，需要花费大量时间和精力去设计和选择特征。而且，这些特征提取器通常是为特定任务而设计，难以对新问题进行适应。例如，在文本分类问题中，传统方法需要先对原始文本进行各种手工特征提取操作，如词袋模型、TF-IDF、主题模型等，然后再使用分类器对提取的特征进行训练和预测。
除了特征工程方面的差异外，深度学习与传统机器学习在优化算法、模型解释性、数据量要求等方面也存在较大差异。以下是深度学习和机器学习在几个方面的具体区别：
数据规模：DNNs通常需要更多的数据来训练，否则可能会出现过拟合或欠拟合现象。而对于传统机器学习模型，通常情况下，数据量不足的问题是不容易出现的。因为深度学习的模型参数通常数量庞大，需要在具有足够数据规模的数据集上进行训练。
模型复杂性：深度学习模型通常比传统机器学习模型更加复杂，包含更多的参数和层次结构。这使得DNNs拥有较强的拟合能力和泛化能力，但也容易过拟合。相比之下，传统机器学习模型的规模和复杂性较小，更加容易控制。
算法优化：深度学习中常用的优化算法是反向传播算法和随机梯度下降算法（SGD），需要在高维空间中寻找最优解。而传统机器学习中常用的算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机等，这些算法较为简单，优化起来相对容易。
模型可解释性：传统机器学习模型通常具有比较好的可解释性，其模型的拟合结果可以通过特征权重等方式进行解释。而DNNs的模型结构相对复杂，参数数量众多，模型的预测结果往往难以被解释，从而限制了它们在某些领域的应用。
前景发展：深度学习是近年来人工智能领域的热门研究方向，其发展前景非常广阔，正在被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等领域。传统机器学习在一些领域依然占有重要地位，但是在当前大数据和深度学习时代下，DNNs已经成为了机器学习研究的主流方向。
总的来说，深度学习通过构建多层神经网络来实现更准确的预测和决策，具有更好的自动化和泛化能力。而机器学习则更注重从特征中提取有效的信息来训练模型，具有较好的解释性和可控性。随着人工智能技术的不断进步和发展，深度学习和机器学习都将在不同的领域有重要的应用和贡献。