数据量方面，深度学习需要更多的数据进行训练。深度学习中的神经网络通常有很多层，每一层都需要大量的数据进行训练。需要的数据量较少。对于图像识别任务，深度学习需要数百万张图片进行训练，而机器学习只需要数万张图片即可。
计算资源方面，深度学习需要更高的计算能力。深度学习中的神经网络需要进行大量的矩阵乘法和卷积操作，这些操作需要庞大的计算资源。需要的计算资源较少。对于语音识别任务，深度学习需要使用GPU进行训练，而机器学习只需要使用CPU即可。
技术要求方面，深度学习需要更高的技术要求。深度学习中的神经网络需要设计合适的网络结构和激活函数，需要进行超参数调整和正则化等操作。技术要求较低。对于自然语言处理任务，深度学习需要使用LSTM等复杂的神经网络模型，而机器学习只需要使用朴素贝叶斯等简单的算法即可。
综上所述，深度学习相比机器学习更具挑战性，需要更多的数据和计算资源，以及更高的技术要求。但随着计算技术的发展和数据的不断积累，深度学习将会越来越成熟，应用范围也将越来越广泛。
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