关于深度学习和机器学习，出来包含关系之外，还有如上总结的知识点。
分别从特征处理、学习方法、数据依赖、硬件依赖等4个方面，进行了总结。
从特征处理上看：深度学习从数据中习得高级特征，并自行创建新的特征。这比普通的机器学习，更少的人工特征训练的参与，机器更加自主的学习。人既是加快了机器学习的性能，但同时也是束缚，要想解决更多的问题，获得更高级的智能，目前这是较好的出路。
从学习方法上看：深度学习通过端到端的解决问题，来完成学习过程。有额就是只管输入和输出这两端，不需要将学习过程分为较小的步骤，然后再去合并输出。
从数据依赖上看：深度学习需要使用大量的数据，由于是自发的学习，很多时候可解释性并不好。而普通的机器学习，由于监督学习等的方法存在，很多数据是带着任务出发，特征维度和标签一起给的，因此可解释性非常好。
从硬件依赖上看：深度学习需要大量的算力，GPU的出现，让深度学习更加的如虎添翼。普通的机器学习，可能较小的算力就能实现。
上图中，特别明显的表达了，深度学习，利用神经网络模型作为算法，且只关心端到端的输入和输出。
更多背景知识：
相同点：
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都是基于数据的算法：机器学习和深度学习都是从数据中学习规律或模式的算法。它们通过分析输入数据，提取有用的特征，并基于这些特征进行预测或决策。
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都需要训练和优化：无论是机器学习还是深度学习，都需要通过训练来优化模型的参数，以提高模型的预测或决策能力。训练过程中，算法会不断地调整参数，以最小化预测误差或最大化性能指标。
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都可应用于多种任务：机器学习和深度学习都可以应用于多种任务，如分类、回归、聚类、降维、生成等。这些任务在各个领域都有广泛的应用，如自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等。
不同点：
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模型的复杂度不同：机器学习模型通常比较简单，如线性回归、决策树、支持向量机等。这些模型可以快速地训练和优化，但对于复杂的问题可能无法达到很高的准确率。而深度学习模型则非常复杂，通常由大量的神经元和层组成。这些模型需要更多的数据和计算资源来训练，但可以处理更复杂的问题，并达到更高的准确率。
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特征工程的需求不同：在机器学习中，特征工程是非常重要的一步，需要手动提取和选择有用的特征。这需要领域知识和经验，并且非常耗时。而在深度学习中，特征提取是自动完成的，模型可以自动学习从原始数据中提取有用的特征。这使得深度学习在处理高维和复杂数据时更加有效。
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可解释性的差异：机器学习模型通常比较直观，易于理解和解释。例如，决策树模型可以直观地展示决策过程。而深度学习模型则非常复杂，难以理解和解释。这使得深度学习在某些需要解释性的场景中（如医疗、金融等）的应用受到一定的限制。
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对数据和计算资源的需求不同：由于深度学习模型的复杂性，它们通常需要更多的数据和计算资源来训练。这使得深度学习的应用受到了一定的限制，特别是在数据稀缺或计算资源有限的情况下。而机器学习模型则相对较轻量级，可以在较小的数据集上训练，并且对计算资源的需求较低。
总的来说，机器学习和深度学习在很多方面有相似之处，但也有很多不同之处。选择使用哪种方法取决于具体的应用场景、数据规模和计算资源等因素。在实际应用中，我们可以根据问题的复杂度和需求来选择合适的算法和模型。