机器学习与深度学习都是人工智能领域的重要组成部分，它们之间既有联系也有区别。以下是两者的一些主要区别：
机器学习
1.数据量：机器学习算法能够在数据量较少的情况下工作得较好，对于小规模的数据集也能产生有效的模型。
2.硬件依赖性：通常情况下，机器学习算法对硬件的要求不高，可以在普通的计算设备上运行。
3.特征工程：在机器学习中，特征工程非常重要，通常需要手动选择和提取特征，以便让算法更好地理解和分类数据。
4.问题解决方法：机器学习往往采用逐步的方法来解决问题，即先处理一部分数据，然后基于这部分的结果再处理另一部分。
5.执行时间：由于其算法结构较为简单，机器学习模型的训练时间一般较短。
深度学习
1.数据量：深度学习模型通常需要大量的数据来进行训练，数据越多，模型的表现通常越好。
2.硬件依赖性：深度学习算法通常需要高性能的计算资源（如GPU），因为它们涉及到大量的矩阵运算。
3.特征工程：深度学习的一个重要特点是能够自动地学习特征，减少了对人工特征工程的需求。
4.问题解决方法：深度学习倾向于以端到端的方式解决问题，即直接从原始数据学习到最终输出，不需要人为地将问题分解成多个步骤。
5.执行时间：由于深度学习模型的复杂性和参数量大，训练时间较长，尤其是在大数据集上。
联系
两者都属于人工智能领域，并且深度学习可以看作是机器学习的一个子集，利用神经网络架构来实现更复杂的任务。它们都依赖于数据来训练模型，并且目标都是构建能够做出预测或决策的系统。
总的来说，机器学习和深度学习之间的主要区别在于处理数据的方式、对硬件的需求、以及特征处理的方法。随着硬件技术的进步和算法的发展，两者的界限也在逐渐模糊。