机器学习和深度学习都属于人工智能的范畴，但它们的方法和应用有所不同。
机器学习是一种基于数据的方法，通过让计算机从数据中学习规律和模式，从而实现对未知数据的预测和分类等任务。常见的机器学习方法包括：决策树、支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯等。这些方法通常需要手工设计或选择特征，并使用统计学或优化方法进行模型训练和参数优化。
深度学习是一种基于人工神经网络的方法，它通过构建多层次的神经网络来学习数据中的高层次的抽象特征，并用这些特征来进行分类、识别、生成等任务。深度学习的核心是多层次的神经网络，其中包括输入层、隐藏层和输出层，每一层都由多个神经元组成。深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了很多成功。
总的来说，机器学习和深度学习都是人工智能的重要分支，它们的方法和应用有所不同。机器学习注重数据的特征选择和模型的优化，而深度学习则注重构建深层次的神经网络来学习数据中的高层次特征。