机器学习(ML)与深度学习(DL)是人工智能领域的两大核心技术，尽管深度学习是机器学习的子集，但两者在技术特点、适用场景等方面存在显著差异。以下是两者的主要区别：

一、定义与技术基础

机器学习：通过算法从数据中学习规律，依赖人工设计特征和规则。例如，决策树、支持向量机(SVM)等经典模型需要工程师手动提取数据特征。

深度学习：基于多层神经网络(如CNN、RNN)，通过自动特征提取替代人工设计，擅长处理高维数据(如图像、语音)。其核心是模仿人脑结构，通过层层递进的神经元捕捉复杂模式。

二、特征工程与自动化能力

机器学习：高度依赖人工特征工程。例如，垃圾邮件分类需手动定义关键词、发件人特征等;图像识别需提取边缘、纹理等预处理特征。

深度学习：通过神经网络自动学习特征。例如，卷积神经网络(CNN)能直接从像素中识别物体形状，无需人为标注“耳朵尖”或“尾巴长”等特征。

三、模型复杂度与硬件需求

机器学习：模型结构简单(如线性回归、随机森林)，参数少，计算效率高，普通CPU即可满足需求。

深度学习：模型复杂度高(如ResNet、Transformer)，参数规模可达亿级，需依赖GPU或TPU加速训练，能耗和计算成本显著高于传统机器学习。

四、数据需求与适用场景

机器学习：适合中小规模数据集和结构化数据。例如，金融风控中的逻辑回归模型只需数千条样本即可训练。

深度学习：依赖大规模标注数据，在非结构化数据(图像、语音、文本)中表现优异。例如，自动驾驶需百万级图像数据训练CNN模型。

五、可解释性与透明度

机器学习：模型决策过程相对透明。例如，决策树可通过可视化展示分裂规则，线性回归可解析系数意义。

深度学习：因多层非线性变换导致“黑箱”特性，难以解释预测逻辑，在医疗、司法等需可解释的场景中应用受限。

六、典型应用场景

机器学习：推荐系统(协同过滤)、欺诈检测(异常值识别)、客户细分(聚类算法)。

深度学习：图像分类(CNN)、语音识别(RNN)、自然语言处理(BERT)、自动驾驶(多模态融合)。

总的来说，机器学习更适用于数据量有限、特征明确的结构化任务，而深度学习则在复杂数据处理和高精度要求的场景中更具优势。未来，随着AutoML(自动机器学习)和可解释性AI的发展，两者的边界将逐渐模糊，形成互补共生的关系。