机器学习和深度学习的主要区别是什么？

机器学习和深度学习虽然都属于人工智能的分支，但它们有一些关键的区别：

**机器学习**：
- 更侧重于算法的设计和特征工程，即通过人为设计的规则或特征提取来建立预测模型。
- 模型通常包含较少的层级，对数据的直接操作更为直观。
- 目标是找到数据中的规律，而非构建复杂的表示。

**深度学习**：
- 主要依赖于人工神经网络，尤其是多层网络，能够自动从原始数据中学习高级特征，不需要手动特征提取。
- 深度学习特别适合处理高维度数据，如图像和语音，因为深层模型可以捕捉到数据内部的复杂结构。
- 通常需要大量的标注数据和计算资源进行训练，但一旦训练完成，可以达到很高的准确度。

简而言之，机器学习更像是“教”给计算机一些基础规则，而深度学习则是“引导”计算机自行发现数据中的模式。