深度学习与机器学习在数据需求、硬件依赖以及特征工程等方面存在区别。以下是具体分析：

1、数据需求

机器学习：需要较少的数据，因为它使用简单的模型和较少的参数来模拟和学习。

深度学习：需要大量的数据，因为它使用更多的参数和更复杂的模型来模拟和学习。例如，在计算机视觉、医学诊断、数据挖掘等领域，深度学习需要大量的数据进行训练，以提高其性能和效果。

2、硬件依赖

机器学习：对硬件配置没有很高的要求。

深度学习：在很大程度上依赖于高端机器，如GPU，因为深度学习算法要固有地执行大量的矩阵乘法运算，而使用GPU可以有效地优化这些操作。

3、特征工程

机器学习：大多数应用的特征需要由专家识别，然后根据域和数据类型手工编码。

深度学习：试图从数据中学习更高级的特性，这是深度学习一个非常独特的部分，也是有别于传统机器学习的一部分。

4、解决问题方法

机器学习：通常的做法是将问题分解成不同的部分，然后单独解决，最后结合起来得到结果。

深度学习：更提倡端到端地解决问题。

5、执行时间

机器学习：所需的训练时间要少得多，从几秒钟到几个小时不等。

深度学习：需要很长的时间来训练，这是因为在深度学习算法中有太多的参数，所以训练这些参数的时间比平时要长。

6、可解释性

机器学习：提供了清晰的规则，告诉我们什么是它的选择以及为什么选择了它，很容易解释算法背后的推理。

深度学习：难以在工业中取得大规模应用的主要原因。

总的来说，深度学习是机器学习的一个子集，但它们之间存在着明显的差异。机器学习是一种广义的概念，包括了多种方法和算法;而深度学习则更加强调通过深层次的特征提取和表示学习来实现对复杂数据的建模和预测。在实际应用中，应根据具体问题和数据特点选择合适的方法和技术。