机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）都属于人工智能（Artificial Intelligence）的范畴，但是它们是两个不同的概念，在应用领域和理论方法上都有差异。下面我将从多个方面对这两者进行详细介绍。
一、定义：
机器学习：是一种通过“数据”训练算法，使其从中发现规律并提高预测准确率的方法，所以可以说机器学习就是使计算机模拟人类的学习行为，以实现各种任务。
深度学习：是机器学习中的一个分支，是指利用神经网络来处理大规模的复杂数据模型，通过多个层次的抽象，提取到更加抽象的特征，从而达到学习和解决问题的目的。
二、应用场景：
机器学习：广泛应用在图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
深度学习：在机器翻译、语音识别、计算机视觉等领域具有较高的应用价值。
三、算法模型：
机器学习：包含监督学习，非监督学习，半监督学习和强化学习等多种算法模型，其中最常用的是决策树、随机森林、支持向量机（SVM）和K近邻算法。
深度学习：主要采用人工神经网络作为算法模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、自编码器等。
四、特点：
机器学习：适用于处理高维度数据；能够泛化推广并适用于新领域，缺点是需要大量的数据才能训练出好的模型。
深度学习：拥有极高的准确率和学习效率；能够自动提取关键特征并建立多层次的抽象模型。缺点是需要大量的计算资源，训练时间长，对数据质量要求高。
五、技术应用：
机器学习：在互联网搜索引擎、电子商务、智能管理、医疗保健、金融、天气预报等领域有广泛应用。
深度学习：在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、推荐系统、游戏AI等领域具有广泛应用。
六、发展历程：
机器学习：从1950年代开始出现，经过几十年的发展，逐渐被应用到各种领域。
深度学习：起源于1980年代，但由于计算资源和算法等方面的限制，长期处于低谷，直到近年来的大规模并行计算和GPU加速技术得到飞速发展，才得以在许多领域大放异彩。
总的来说，机器学习和深度学习是两个相互关联、互相促进的概念。它们都可以处理大规模数据、提高预测精度、实现自主学习等目标。但是机器学习更加偏重于数据挖掘和模式识别等传统应用场景，而深度学习则更加注重人工智能领域的前沿科技和创新应用。