机器学习和深度学习都是人工智能领域的分支，它们之间的主要区别在于以下几个方面：

　　1. 数据和特征：机器学习和深度学习都需要大量的数据作为训练和测试集。特征是机器学习和深度学习的另一个重要方面。机器学习通常需要手工提取特征，而深度学习则可以自动从原始数据中提取特征。

　　2. 神经网络：深度学习是一种基于深度神经网络的机器学习方法。神经网络是由多个层次组成的，每个层次都由许多神经元组成，它们协同工作以完成特定的任务。机器学习则不限于神经网络，它可以使用各种不同的算法和技术来构建模型。

　　3. 算法：深度学习使用一种称为反向传播的算法来训练神经网络。相比之下，机器学习使用的算法多种多样，包括决策树、随机森林、支持向量机等。

　　4.硬件和计算能力：深度学习需要大量的计算资源，包括高性能GPU等。相比之下，机器学习通常使用较少的计算资源。

　　总之，机器学习是一种更加通用的方法，而深度学习则是一种特定的机器学习方法，它已经证明在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等任务上表现出色。