简述机器学习和深度学习的区别

机器学习和深度学习都属于人工智能领域的分支，但两者有以下不同点：

1. 模型结构不同：机器学习模型通常是由一些简单的算法构成，如线性回归、决策树、支持向量机等；而深度学习模型则是由多层神经网络构成，如卷积神经网络、循环神经网络等。

2. 特征提取不同：在机器学习中，特征提取通常是需要手动设计的，而深度学习则可以通过多层神经网络自动地学习到特征。

3. 数据量需求不同：深度学习模型通常需要大量的数据来训练，以获得更好的表现；而机器学习则相对而言需要的数据量较少。

4. 计算资源不同：深度学习的模型通常需要更加强大的计算资源，如GPU集群等，以加速训练过程；机器学习则相对而言对计算资源的要求较小。

总之，机器学习和深度学习都是人工智能的重要分支，它们各自有不同的优势和适用场景。需要根据具体的问题和数据特点来选择合适的方法。