深度学习与浅层学习是机器学习中的两个重要概念，它们在算法原理、应用场景和效果表现等方面都存在显著的不同。
深度学习是一种基于神经网络的学习方式，其特点是深层次的神经网络结构，可以对数据进行多层次、非线性的特征提取和抽象表示。深度学习中最常用的神经网络结构包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）等。深度学习的优点在于可以对大规模、高维度数据进行高效的学习和处理，具有更强的表达能力和泛化能力，可以实现很多传统算法无法解决的复杂问题。
相比之下，浅层学习是一种基于传统机器学习算法的学习方式，其特点是浅层次的模型结构，只有一层或几层的神经网络结构。常见的浅层学习算法包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、决策树（Decision Tree）、K近邻（K-Nearest Neighbor，KNN）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）等。浅层学习的优点在于算法相对简单、易于理解和实现，适用于小规模和低维度数据的学习。
深度学习与浅层学习的不同点主要体现在以下几个方面：
模型结构不同：深度学习采用深层次的神经网络结构，可以对数据进行多层次、非线性的特征提取和抽象表示；浅层学习采用浅层次的模型结构，只有一层或几层的神经网络结构。
数据处理不同：深度学习适用于大规模、高维度数据的学习和处理，可以从原始数据中学习到更高层次的特征表示；浅层学习适用于小规模和低维度数据的学习和处理，对于高维度数据需要进行特征工程处理。
训练方法不同：深度学习的训练通常采用反向传播算法和梯度下降算法进行优化；浅层学习的训练通常采用最小二乘法、梯度下降法、SMO算法等进行优化。
泛化能力不同：深度学习具有更强的表达能力和泛化能力，可以实现很多传统算法无法解决的复杂问题；浅层学习的表达能力和泛化能力相对较弱，适用于简单问题的解决。
总体来说，深度学习和浅层学习各有优缺点，在不同的应用场景和问题中选择适合的算法可以获得更好的效果。对于大规模、高维度数据的学习和处理，深度学习是更好的选择；对于小规模和低维度数据的学习和处理，浅层学习是更为合适的算法。