深度学习是机器学习的一个专门子集，侧重于多层神经网络，使其能够自动学习数据的分层表示。虽然这两个领域都涉及训练算法来识别模式，但深度学习通过其对深度神经网络（具有许多互连层的架构）的依赖而脱颖而出。 传统的机器学习通常依赖于手工制作的特征和更简单的模型，如决策树、支持向量机（SVM）或线性回归。 相比之下，深度学习模型（如卷积神经网络（CNN）或 Transformer）自动从原始数据中提取特征，减少了手动特征工程的需要。 例如，在图像识别中，传统的机器学习模型可能需要手动识别边缘或纹理，而 CNN 直接从像素数据中学习这些特征。
一个关键的区别在于这些方法如何处理数据的复杂性和可扩展性。 机器学习模型通常在具有清晰特征的结构化表格数据上表现良好，例如使用平方英尺或位置预测房价。 然而，深度学习擅长处理非结构化数据，如图像、音频或文本，其中输入之间的关系不太明显。 例如，训练循环神经网络（RNN）生成文本涉及处理单词序列，而像随机森林这样的传统模型可能难以完成此类任务。 深度学习还需要更多的计算资源和数据。 训练大型神经网络通常需要 GPU 和海量数据集，而更简单的机器学习算法可以在 CPU 上使用较小的数据集高效运行。
另一个区别是可解释性和用例。 机器学习模型通常更容易调试和解释。 例如，决策树的规则可以可视化，使其适用于信用评分等透明度很重要的应用。 相比之下，深度学习模型作为“黑盒”运行，使其不太适合需要问责制的情况。 然而，它们处理复杂性的能力使它们在计算机视觉（例如，自动驾驶汽车检测行人）或自然语言处理（例如，聊天机器人理解上下文）等领域占据主导地位。 在两者之间进行选择的开发人员通常会权衡数据大小、问题复杂性和资源可用性等因素——当简单性和速度是优先事项时选择机器学习，而对于需要在非结构化数据中进行细致的模式识别的任务选择深度学习。