深度学习和机器学习都是人工智能的重要分支，它们在基本概念、特征工程以及数据需求等方面存在显著差异。以下是具体分析：

1、基本概念

机器学习：是一类算法的集合，这些算法可以从数据中学习并进行预测或决策。通常需要手工设计特征，然后将这些特征输入到算法中进行训练。

深度学习：是机器学习的一个子领域，主要基于神经网络，特别是多层神经网络(深度神经网络)，能够通过数据自动提取特征，而不需要手工设计特征。

2、特征工程

机器学习：大部分算法(如决策树、支持向量机、线性回归等)需要通过特征工程手动提取有用的特征，这通常需要领域专家的经验和知识。

深度学习：通过多层神经网络自动学习和提取特征，尤其适用于大数据集。在图像、语音处理等领域，深度学习可以直接从原始数据中提取特征，无需手工处理。

3、数据需求

机器学习：通常在中小规模数据集上效果较好。对于很多经典的机器学习算法，大量数据并不是必须的，但如果数据量不足，性能可能会受到影响。

深度学习：依赖于大量的数据来发挥出色的性能，尤其是当网络层数较多时，需要更多数据来防止过拟合和确保模型的准确性。

4、计算资源

机器学习：经典的机器学习模型相对简单，对计算资源的需求较少，通常可以在普通的 CPU 上运行。

深度学习：深度学习模型复杂，尤其是涉及深度神经网络时，对计算资源的需求非常高。训练深度学习模型常需要强大的 GPU 或 TPU，以加速训练过程。

5、模型结构

机器学习：常见的模型包括决策树、随机森林、支持向量机、K 最近邻(KNN)、线性回归等，这些模型结构相对简单，层数有限。

深度学习：基于多层神经网络，包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)等，这些网络通常由多层感知器构成，具备更复杂的结构。

6、模型解释性

机器学习：许多传统的机器学习模型(如决策树和线性回归)具有较高的可解释性，可以解释模型的决策过程。

深度学习：深度神经网络的结构通常非常复杂，是一个“黑箱”模型，难以解释其具体的决策过程。近年来，已经有一些研究试图解释深度学习模型的行为，但与传统机器学习相比，仍然相对不透明。

7、应用场景

机器学习：更适用于一些结构化数据的任务，如预测分析、分类、聚类、回归等。例如，金融领域中的信用评分、市场分析中的预测等。

深度学习：更适用于处理非结构化数据，如图像、语音、视频和自然语言处理等。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶等领域取得了巨大成功。

总的来说，深度学习是机器学习的一种特殊形式，擅长处理复杂的大规模非结构化数据。相比之下，传统的机器学习在小数据量和结构化数据方面仍然非常有效，且模型可解释性较强。根据具体应用需求选择合适的方法，可以更好地解决实际问题。