1. 定义与关系：

机器学习是一种数据分析技术，它使计算机能够在没有明确编程的情况下通过学习数据来做出决策或预测。它包括多种算法，如决策树、支持向量机（SVM）、k均值聚类、逻辑回归等。

深度学习是机器学习的一个子领域，专注于使用深层神经网络模型来处理和分析数据。它利用多层节点（神经元）的网络结构来自动学习数据的复杂表示。

2. 技术依赖：

机器学习依赖于各种算法，这些算法可能不需要复杂的网络结构。

深度学习则主要依赖于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等深度神经网络架构。

3. 数据需求：

机器学习对数据量的需求相对较低，一些算法可以在较小的数据集上表现良好。

深度学习则需要大量的数据来训练模型，以确保网络能够学习到数据中的复杂模式，尤其是在图像、语音等高维数据处理上。

4. 应用领域：

机器学习广泛应用于金融、医疗、电商等多个领域，解决各种问题。

深度学习特别擅长于图像识别、语音识别、自然语言处理等需要理解复杂模式的任务。

5. 模型复杂度：

机器学习的模型可以从简单到复杂不等，根据任务需求调整。

深度学习模型通常更为复杂，包含大量参数，需要更精细的调参和更多的计算资源。

6. 计算资源：

机器学习的大部分算法可以在常规CPU上运行。

机器学习与深度学习有什么区别

深度学习由于其模型的复杂性和对大数据的处理需求，通常需要GPU或更专业的硬件加速。

7. 自动化程度：

深度学习在某些情况下可以实现几乎不需要人工干预的特征学习，因为它能自动从数据中学习到层次化的特征表示。

机器学习可能需要更多的手动特征工程。

虽然深度学习是机器学习的一部分，但它们在技术实现、数据需求、应用范围、模型复杂度以及所需的计算资源上有着明显的区别。深度学习在处理特定类型的问题时展现出更强大的能力，尤其是在需要理解复杂模式的任务中。