机器学习和深度学习都是人工智能的分支领域，但它们有一些显著的区别。
首先，机器学习是一种利用算法和数据让计算机自动化地改进和学习的方法。它主要包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是指在给定标记数据的情况下，训练模型预测新数据的标签；无监督学习是指在没有标记数据的情况下，训练模型去学习数据的结构和特征；强化学习是一种通过奖励和惩罚来训练智能体做出正确行动的机器学习方法。
其次，深度学习是机器学习的一种，它使用深度神经网络模拟人脑中的神经网络，以对大量数据进行建模和学习。深度学习主要依赖于反向传播算法进行模型训练，以便于在大量数据中提取特征，从而提高模型的预测能力和泛化能力。
可以说，深度学习是机器学习的一种特殊形式，其主要区别在于深度学习使用了深度神经网络进行建模和学习，而传统的机器学习算法则主要依赖于特征工程和浅层模型。
总之，机器学习和深度学习都是重要的人工智能领域，它们各有特点，都在不同的应用场景中得到了广泛的应用。