深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习本身是人工智能的一个分支。两者之间的主要区别在于它们处理数据的方式。机器学习通常依赖于算法，这些算法进行手动特征提取的过程。开发者通常需要从数据中选择和构建特征，以有效地训练模型。例如，在传统的机器学习图像识别方法中，开发者可能会识别出如边缘、颜色或形状等特征，以帮助区分不同的物体。
相比之下，深度学习利用具有许多层的神经网络，因此称为“深”。这些网络能够自动学习从原始数据中提取特征。这意味着系统可以在没有广泛手动特征工程需求的情况下处理图像、音频或文本数据。例如，在训练一个用于语音识别的深度学习模型时，模型本身能够学习识别音频数据中的声音和模式，这使得它能够识别不同的单词，而不需要事先指定需要关注哪些特征。这种能力使得深度学习在图像识别、自然语言处理以及更复杂的应用方面表现出色。
这一区别的一个重要影响是对数据和计算能力的要求。深度学习模型通常需要大量的标记训练数据和更强大的硬件，如GPU，才能高效运作。相对而言，传统的机器学习模型在较小的数据集和较少的计算资源下也能表现得相当不错。因此，在选择深度学习和机器学习之间时，开发者不仅应考虑问题的需求，还要考虑数据和资源的可用性，因为这些因素将严重影响他们选择的方法的成功。