机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）是人工智能领域中非常重要的两个分支。其中，深度学习是机器学习的一个子集，两者之间有以下区别：
机器学习是一种利用算法让计算机能够基于数据自主地进行学习的技术，通过让机器自动地从数据中挖掘规律和模式，从而对未知数据进行预测。而深度学习则是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以通过学习数据的多层抽象表示来进行特征提取和数据分类。
机器学习的特点是需要人工提取出数据的特征，然后再使用算法进行分类或回归等任务。而深度学习则可以自动地从原始数据中提取出特征，并通过多层神经网络进行学习和分类。这使得深度学习在处理大规模、高维度数据方面具有很强的优势。
机器学习在各个领域都有广泛的应用，例如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。而深度学习则在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域中表现出了强大的性能和优势。
机器学习中常用的算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等，而深度学习则主要使用神经网络，包括卷积神经网络、循环神经网络、深度置信网络等。
机器学习在处理小规模数据时表现优异，然而在大规模数据方面表现却不如深度学习。深度学习需要大量的数据进行训练，才能获得更好的性能和效果。
综上所述，机器学习和深度学习在定义、特点、应用场景、算法和数据量等方面有一定的区别和联系。深度学习是机器学习的一个重要分支，通过神经网络和多层抽象表示等技术，在处理大规模、高维度数据方面具有很强的优势。