深度学习和机器学习是人工智能领域中的两个重要分支。它们都是利用算法和统计模型来训练计算机自主地进行决策和判断的方法。但是，深度学习和机器学习之间存在着许多不同之处。
首先，深度学习是机器学习的一种特殊形式。它是一种基于神经网络模型的机器学习方法，可以通过多个层次的非线性变换来进行特征学习和分类。而机器学习则是一种更为广泛的方法，它涵盖了许多不同的算法和模型，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
其次，深度学习和机器学习的应用领域不同。机器学习主要应用于数据挖掘、图像处理、自然语言处理等领域，而深度学习则在语音识别、图像识别、自然语言处理、机器翻译等方面表现出色。这是因为深度学习模型具有处理大量复杂数据的能力，可以提取出数据中的高级特征，从而更好地完成这些任务。
第三，深度学习和机器学习的训练方法不同。机器学习通常采用监督学习、无监督学习、半监督学习等方法进行训练。而深度学习则主要采用反向传播算法来进行训练，通过不断调整神经网络中的权重和偏置来提高模型的准确性。
此外，深度学习和机器学习在数据要求、计算量和模型结构等方面也存在不同。深度学习模型通常需要大量的训练数据才能达到较高的准确率，而机器学习模型则可以在较少的数据下进行训练。深度学习模型通常需要大量的计算资源和高性能的硬件设备，如GPU等，以支持其复杂的计算需求。而机器学习模型则可以在常规的计算机上进行训练和部署。此外，深度学习模型通常具有更加复杂的结构，包括卷积、循环等各种类型的层次，而机器学习模型则通常具有更加简单的结构。
总的来说，深度学习和机器学习是人工智能领域中非常重要的两个分支。深度学习作为机器学习的一种特殊形式，具有更强的特征学习和分类能力，适用于许多领域，如语音识别、图像识别和自然语言处理等。机器学习则更加通用，可以应用于各种领域，包括数据挖掘、分类和聚类等。深度学习和机器学习的选择取决于具体的应用场景和数据需求。