机器学习（Machine Learning，简称ML）是人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的一个分支，是指让计算机系统从数据中自动学习规律，并利用学习到的规律对新数据进行预测或分类的过程。深度学习（Deep Learning，简称DL）是机器学习的一种，是指使用深度神经网络进行学习的机器学习方法。
机器学习和深度学习的学习方式有所不同。机器学习主要使用传统的监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等方式进行学习。而深度学习则是基于神经网络的学习方法，通过堆叠多个隐藏层实现对输入数据的高层次抽象，从而实现更加准确的数据分类和预测。
在数据处理方面，机器学习和深度学习也有所不同。机器学习主要使用特征工程对原始数据进行处理，以提取最有用的特征。而深度学习则是直接使用原始数据进行学习，通过多层次的特征提取和组合来实现对数据的分类和预测。
机器学习和深度学习的算法模型也有所不同。机器学习主要使用决策树、朴素贝叶斯、支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）等算法模型。而深度学习则是基于神经网络的算法模型，包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）等。
在计算能力方面，深度学习需要更加强大的计算能力。由于深度学习的神经网络模型比较复杂，并且需要大量的数据和计算资源进行训练，因此需要使用GPU等高性能计算设备。
机器学习和深度学习在应用领域上也有所不同。机器学习主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。而深度学习则在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
综上所述，机器学习和深度学习都是人工智能领域的重要分支，两者在学习方式、数据处理、算法模型、计算能力和应用领域等方面有所不同。机器学习主要使用传统的学习方法进行学习，而深度学习则是基于神经网络进行学习，两者在应用领域上也有所区别。在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的学习方法和算法模型。