人类的机器学习与深度学习都属于人工智能领域，但它们的本质和应用场景有很大的不同。机器学习是一种利用数据和算法进行自动化训练和优化模型的方法，而深度学习则是机器学习的一种分支，它使用多层神经网络来实现高级特征提取和模式识别。
机器学习的目标是通过数据挖掘和模式识别，自动发现和利用数据中的模式、规律和结构，并利用这些信息来做出预测或决策。在机器学习中，数据被用来训练模型，而模型则是根据数据生成的，通过不断地迭代和优化，模型的预测性能逐渐变得更加准确。在机器学习中，算法和数据是非常重要的，因为它们是决定模型质量和效果的关键因素。常见的机器学习算法包括决策树、K-means聚类、SVM支持向量机、朴素贝叶斯等等。
相对于机器学习，深度学习的核心是使用多层神经网络进行信息处理和特征提取，从而实现更加高级的模式识别和预测。深度学习是一种自适应的机器学习方法，可以通过反向传播算法从训练数据中学习到更高层次的抽象特征，这些特征可以帮助解决更复杂和庞大的问题。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
在实际应用中，机器学习和深度学习经常被一起使用。例如，在自然语言处理中，深度学习可以用来提取文本的特征，而机器学习则可以用来构建分类模型，对文本进行分类或标注。另一个例子是在计算机视觉中，深度学习可以用来识别物体，而机器学习可以用来判断物体所属的类别。
总之，机器学习和深度学习虽然有很多相似之处，但它们的基础理论、技术和应用场景都有所不同。机器学习更注重算法和数据的处理，而深度学习则更多地依赖于神经网络的架构和训练方法。在实际使用时，应该结合两者的优点，根据具体问题选择合适的方法和技术来解决。