深度学习与机器学习既有紧密的联系，又存在明显的差别：

关系

• 深度学习是机器学习的分支：机器学习是一门多领域交叉学科，旨在让计算机通过数据学习模式，并利用这些模式进行预测或决策。深度学习则是机器学习中的一个特定领域，它基于人工神经网络，通过构建具有多个层次的神经网络模型，自动从大量数据中学习复杂的模式和特征表示。因此，可以说深度学习是机器学习的一个重要子集，继承了机器学习的基本理念和目标。
• 基于机器学习理论基础：深度学习依赖于许多机器学习的基础理论和方法。例如，在模型训练过程中，深度学习模型使用机器学习中的优化算法（如随机梯度下降及其变种）来调整模型参数，以最小化损失函数；在模型评估方面，也采用机器学习中常见的指标，如准确率、召回率、均方误差等，来衡量模型的性能。

差别

• 模型结构复杂度：
  • 机器学习：传统机器学习模型结构相对简单，例如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等模型，其复杂度通常由人为设计和调整的参数控制，模型的表达能力有限，难以处理非常复杂的数据模式。例如决策树的深度和分支数量决定了其复杂度，人工需要根据数据特点进行合理设置。
  • 深度学习：具有高度复杂的模型结构，通常包含多个隐藏层，形成深度神经网络。这些深度模型能够自动学习数据中极其复杂的特征和模式，无需人工手动提取特征。例如卷积神经网络（CNN）用于图像识别，通过多层卷积层、池化层和全连接层，可以自动学习图像中的边缘、纹理等低级特征，以及物体的整体结构等高级特征；循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）能够处理序列数据，自动捕捉序列中的长期依赖关系。
• 数据需求：
  • 机器学习：对数据量的要求相对较低，在数据量有限的情况下，通过精心设计的特征工程和合适的模型选择，也能取得较好的效果。例如在一些简单的分类任务中，几百条数据可能就足以训练出一个性能不错的决策树模型。
  • 深度学习：通常需要大量的数据来训练模型，以学习到足够复杂的模式和特征。因为深度神经网络参数众多，需要大量的数据来进行有效的参数调整和泛化。例如在图像识别任务中，训练一个高精度的CNN模型可能需要数万甚至数十万张图像数据。如果数据量不足，深度学习模型容易出现过拟合现象，即在训练集上表现良好，但在测试集或新数据上性能大幅下降。
• 特征工程：
  • 机器学习：特征工程是模型成功的关键环节之一，需要人工手动提取、选择和转换数据特征，将原始数据转化为对模型训练有意义的特征表示。这需要领域专家的知识和经验，例如在房价预测任务中，人工需要从原始数据中提取诸如房屋面积、房间数量、地理位置等相关特征，并进行适当的预处理，如归一化、编码等操作，以提高模型性能。
  • 深度学习：能够自动从数据中学习特征表示，减少了对人工特征工程的依赖。模型在训练过程中，通过各层神经元的计算和参数调整，自动提取数据中的特征。例如在语音识别中，深度学习模型可以直接从原始音频信号中学习到语音的特征表示，无需人工手动设计复杂的语音特征。不过，在某些情况下，适当的特征工程仍然可以辅助深度学习模型提升性能。
• 模型训练与调参难度：
  • 机器学习：模型训练相对简单，训练过程的计算资源需求通常较低。模型的参数数量相对较少，调参过程相对容易理解和控制。例如支持向量机模型，其参数调整主要涉及核函数的选择和正则化参数的设置，通过一些传统的调参方法（如网格搜索、随机搜索）可以找到较好的参数组合。
  • 深度学习：模型训练过程复杂，计算资源需求巨大，通常需要使用GPU等高性能计算设备来加速训练。深度神经网络的参数数量众多，调参难度较大，需要一定的经验和技巧。例如在训练一个大规模的深度神经网络时，不仅要调整网络结构（如层数、神经元数量），还要优化学习率、批大小等超参数，而且这些超参数之间相互影响，使得调参过程更加复杂和耗时。

综上所述，深度学习和机器学习在多个方面存在明显差异，但深度学习作为机器学习的重要分支，在处理复杂数据和任务方面展现出了强大的能力，推动了人工智能技术的快速发展。