机器学习和深度学习的区别是什么？

机器学习和深度学习都是人工智能领域的重要分支，它们之间有以下区别：

1. **基础原理**：机器学习是一般性的统计学方法，它依赖于特征工程，即手动选择和提取输入数据的关键属性。而深度学习是一种特殊类型的机器学习，它使用多层神经网络来自动从原始数据中学习有用的特征。

2. **复杂性**：机器学习模型通常需要人工设计和调整，适合相对简单的模式识别任务。深度学习模型则能够处理非常复杂的非线性问题，无需太多预处理。

3. **层级结构**：深度学习模型由许多层次组成，每一层都能处理更高级别的抽象，逐层提取越来越复杂的特征。这是传统机器学习难以实现的。

4. **训练需求**：机器学习可能需要大量的特征工程，而对于大规模的数据集，深度学习往往能更好地自我适应和泛化。

5. **计算资源**：深度学习由于其巨大的模型规模和大量数据的需求，在硬件配置上通常需要更强的GPU支持。

总的来说，深度学习是机器学习的一个子集，它在某些特定场景下可以显著提升模型性能，特别是在处理高维数据和复杂模式时效果显著。