答：深度学习与机器学习都是人工智能领域中的重要技术，但它们有着不同的特点和应用范围。
1. 定义与目标：
机器学习是一种基于数据的算法，通过对数据进行学习和训练，使计算机能够自动识别模式并做出预测。它的目标是通过训练数据来构建一个模型，使得该模型能够对未知数据进行准确的预测。
深度学习是一种机器学习的分支，它使用多层神经网络来模拟人脑的神经元，以此实现对数据的高层次抽象和理解。它的目标是通过多层神经网络对数据进行特征提取和表示，从而实现对数据的自动分类和识别。
2. 数据量与计算能力：
机器学习对于数据量的要求相对较低，可以在小规模数据集上进行训练和测试。而深度学习需要大量的数据来训练和调整神经网络的参数，通常需要使用GPU等高性能计算设备，才能在有限的时间内完成训练和预测。
3. 应用场景：
机器学习主要应用于数据挖掘、预测和分类等领域，如垃圾邮件过滤、推荐系统和图像识别等。
深度学习则更适用于复杂的图像和语音识别、自然语言处理、智能驾驶和人工智能游戏等领域，如AlphaGo和自然语言处理模型BERT等。
4. 总结：
虽然深度学习和机器学习都是人工智能领域中的重要技术，但它们的应用场景和实现方式有所不同。机器学习更适合于小规模数据集的预测和分类，而深度学习则更适用于大规模数据集的高层次特征提取和自动分类。
版权声明：
内容均收集于互联网,有侵权或不妥之处,请联系我们删除。敬请谅解！
