一、技术架构的本质差异
传统机器学习（Machine Learning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（Feature Engineering）构建模型。以支持向量机（SVM）为例，算法通过核函数将数据映射到高维空间，但特征提取完全依赖工程师的领域知识。这种"人工特征+浅层模型"的结构在面对复杂非线性关系时容易遭遇性能瓶颈。
深度学习（Deep Learning）作为机器学习的分支，通过仿生学的神经网络架构实现特征自动学习。卷积神经网络（CNN）的层级结构模拟生物视觉皮层，低层网络学习边缘特征，深层网络逐步组合出高阶语义特征。这种端到端（End-to-End）的学习方式突破了人工特征设计的局限，ResNet在ImageNet竞赛中超越人类识别准确度就是典型案例。
二、数据需求的指数级差异
传统机器学习算法在中小型数据集（10^3-10^5样本量）表现优异。随机森林算法在UCI标准数据集（通常包含数百至数万样本）的分类任务中，通过决策树集成即可达到90%以上的准确率。但当数据规模超过百万级时，这类算法的扩展性瓶颈开始显现。
深度学习则需要海量数据支撑其参数优化，GPT-3训练使用的45TB文本数据印证了这一点。Transformer架构的注意力机制通过大规模预训练捕捉语言统计规律，这种数据饥渴特性使得在医疗影像等数据稀缺领域，深度学习往往表现欠佳。
三、计算资源的量级差距
传统机器学习模型对计算资源需求较低，XGBoost算法在单机CPU上即可完成千万级数据的训练。这源于其算法复杂度通常为O(n^2)到O(n^3)，且参数空间有限（线性回归仅需优化权重向量）。
深度学习则依赖GPU/TPU集群进行并行计算，AlphaGo Zero训练消耗的数千TPU日印证了其计算强度。这种需求源于神经网络的参数规模：GPT-3拥有1750亿参数，每次反向传播都需要进行海量矩阵运算。分布式训练和混合精度计算成为深度学习的必要技术。
四、应用场景的差异化选择
在结构化数据处理领域，梯度提升树（GBDT）仍是点击率预测等任务的首选方案。这类场景的特征维度明确，LightGBM等框架通过特征分箱和直方图算法，既能保证效率又可解释性。
当处理非结构化数据时，深度学习展现绝对优势。自然语言处理中，BERT通过双向Transformer捕捉上下文依赖；计算机视觉领域，YOLO系列算法实现实时目标检测。这类场景的特征空间维度可能高达百万级（如224x224x3的RGB图像对应150,528维原始特征）。
五、技术选择的决策框架
选择机器学习应考虑：1）数据规模小于百万级 2）特征工程可解释性要求高 3）硬件资源有限。例如金融风控场景，XGBoost既能处理结构化数据，又可输出特征重要性。
选择深度学习的场景包括：1）非结构化数据（图像/语音/文本）处理 2）具备充足计算资源 3）接受黑箱模型。自动驾驶的视觉感知系统必须使用CNN处理连续视频流输入。
技术演进路线图：
传统机器学习 → 浅层神经网络 → 深度学习 → 自监督学习 → 神经符号系统
这个进化路径显示，深度学习不是机器学习的替代，而是在特定问题域的延伸发展。未来趋势是二者的融合，如DeepFM将深度神经网络与因子分解机结合，在推荐系统中实现记忆与泛化的平衡。
理解二者的区别与联系，关键在于把握"问题域特性-数据规模-计算资源"的三角关系。没有绝对优劣，只有场景适配。工程师应根据具体需求，在模型复杂度与实施成本间找到最优解。当算力成本持续下降而数据规模持续增长时，深度学习的应用边界将持续扩展，但其与经典机器学习的协同创新才是推动AI落地的关键。