机器学习和深度学习都是人工智能领域的重要分支，但两者之间存在一些显著的不同点。
定义和范围：机器学习(Machine Learning)指的是计算机系统通过学习现有数据来改进自己性能的过程；而深度学习(Deep Learning)是机器学习的一种方法，它利用多层神经网络来学习高度抽象的表示形式，从而实现对数据进行分类和预测。
特征工程：在传统机器学习模型中，特征工程(Feature Engineering)是关键的一步，需要手动选择和提取输入数据的特征，以便将其输入到模型中进行训练。而在深度学习中，网络所需的特征通常可以通过反向传播算法自动学习得到，无需人工干预。
数据量和计算资源：深度学习需要大量的数据集来进行训练，以及较高的计算资源来构建和训练深度神经网络。相对而言，传统机器学习模型需要更少的数据和更少的计算资源，因为它们通常使用的是线性或者逻辑回归等简单算法。当然，如今也有一些机器学习算法可以处理大规模数据集和分布式计算环境。
可解释性：传统机器学习算法通常比深度学习算法更容易理解和解释，因为它们使用的是逻辑或者数学公式来生成预测结果。而深度学习算法则通过多层神经网络进行计算，往往难以解释每个节点产生的具体含义。
适用场景：传统机器学习算法适用于需要解决简单分类、回归等问题，数据量不大且特征明显的任务；而深度学习算法则适用于需要解决高维数据、非线性关系等复杂问题的任务，例如图像分类、自然语言处理和语音识别等。
总之，机器学习和深度学习都有各自的优缺点和适用范围。在实际应用中，需要根据具体的问题和数据情况选择合适的算法和模型，并综合考虑模型的准确性、可解释性、效率等因素。