機器學習和深度學習在多個方面存在顯著的區別。

1、模型復雜度：機器學習通常使用傳統的線性模型或非線性模型，如決策樹、支持向量機等。而深度學習構建了多層神經網絡，網絡中的神經元之間存在大量的連接和權重，因此模型的復雜度更高。

2、數據依賴性：深度學習與傳統的機器學習最主要的區別在于隨著數據規模的增加其性能也不斷增長。當數據很少時，深度學習算法的性能并不好。這是因為深度學習算法需要大量的數據來完美地理解它。另一方面，在這種情況下，傳統的機器學習算法使用制定的規則，性能會比較好。

3、特征提取：機器學習通常需要人工提取數據中的特征，而深度學習則可以自動學習特征，減少了人工參與的過程。

4、所需數據量：機器學習能夠適應各種數據量，特別是數據量較小的場景。如果數據量迅速增加，那么深度學習的效果將更加突出，這是因為深度學習算法需要大量數據才能完美理解。

5、訓練速度和計算資源：由于深度學習模型的復雜度更高，所以訓練速度更慢，需要更多的計算資源，例如GPU等。

總之，機器學習和深度學習是相互關聯但又不完全相同的概念。深度學習是機器學習的一種方法，利用多層神經網絡進行自動學習特征，實現更加復雜的任務。但在實際應用中，選擇機器學習還是深度學習，需要根據具體的問題和數據特點進行判斷和選擇。