機械學習和深度學習都是人工智慧領域中的子領域，它們在方法和應用上有一些區別。
機械學習（Machine Learning）是一種透過資料和統計方法讓計算機系統從經驗中自動學習的方法。它關注如何透過構建數學模型和演算法來使計算機系統能夠從資料中識別和學習模式，並做出預測或者做出決策。機械學習分為監督學習、無監督學習和半監督學習等不同型別。在機械學習中，人們需要選擇和提取合適的特徵，然後透過訓練模型對特徵進行建模，最後透過模型來進行預測或者分類。
深度學習（Deep Learning）是機械學習的一種特殊形式，它模仿人腦神經網路的工作原理。深度學習使用人工神經網路（Artificial Neural Networks）來構建模型，這種神經網路由大量的神經元和多個層次組成，每個神經元透過學習和調整權重來處理輸入資料。深度學習的特點是可以自動從原始資料中學習到高層次的抽象特徵表示，無需人為地手動選擇和提取特徵。因為深度學習模型具有多層次的非線性變換，所以能夠很好地處理大規模和複雜的資料。
總結起來，機械學習主要是透過構建模型和演算法，透過特徵選擇和提取進行資料的預測和決策，而深度學習則是基於神經網路，可以自動學習從原始資料中提取高層次的特徵表示。機械學習更適用於特徵工程和小規模資料問題，而深度學習在處理大規模資料和複雜問題上具有更強的表現能力。