机器学习和深度学习都是人工智能的子领域，它们的主要区别在于 模型结构、数据需求、特征工程以及应用领域。
定义与技术基础
机器学习：是一种广义的数据分析技术，通过算法使计算机能够自动学习和决策。它包含了多种算法和方法，如决策树、SVM、逻辑回归等。
深度学习：是机器学习的一个子集，使用特定的算法结构，称为神经网络，以人脑为模型。深度学习方法试图自动执行通常需要人类智能的更复杂的任务，例如图像描述、文档翻译或声音文件转录。
数据需求
机器学习：对数据量的需求相对灵活，部分算法可以在小数据集上表现出色。
深度学习：需要大量的数据才能达到优异效果，尤其是在处理复杂数据时。
模型复杂度
机器学习：模型可以简单也可以复杂，取决于问题的需求。传统机器学习算法如决策树、支持向量机等，通常基于较为简单的数学模型，其表示能力相对有限。
深度学习：模型通常都很复杂，包含大量的参数和层级结构，需要精细地调整。深度神经网络如CNN、RNN、LSTM等，能够自动学习并抽象出数据中的高级特征。
特征工程
机器学习：非常依赖人工进行特征工程，需要领域专家根据问题和数据特点，手动提取、选择和构建特征。
深度学习：能够自动从数据中提取特征，无需或仅需少量人工特征工程。这种强大的表示能力使得深度学习在处理复杂、高维数据时表现出色。
应用领域
机器学习：适用于数据量较小、问题相对简单、对可解释性要求较高的场景，如传统的数据分析、异常检测、信用评分等领域。
深度学习：特别适合处理图像、语音、视频等复杂数据，这些数据通常是机器学习所不能轻松处理的。
总结：
机器学习是一种更广泛的技术，适用于各种数据量和复杂度的问题，主要依赖于人工设计的特征和算法。
深度学习是机器学习的一个子集，利用多层神经网络自动提取数据特征，适用于处理大规模、高维度的复杂数据，但需要大量的数据和计算资源。
建议：
在数据量充足且问题复杂度较高的情况下，深度学习通常是更好的选择，因为它能够自动提取特征并提高模型性能。
在数据量有限或问题相对简单的情况下，传统的机器学习方法可能更为适用，因为它们对数据量和特征工程的要求较低，且模型更易于理解和解释。