深度学习是目前最强大的机器学习技术。它之所以强大，是因为它们在学习如何解决问题的同时，还能学习如何最好地表示问题。以下是深度学习和机器学习的对比：

数据依赖性

第一个区别点基于深度学习和机器学习在数据规模增加时的性能表现。当数据量大时，深度学习算法表现非常出色。

机器依赖性

深度学习算法需要高端机器才能完美运行。另一方面，机器学习算法也可以在低端机器上运行。

特征提取

深度学习算法可以提取高级特征，并尝试从中学习。另一方面，机器学习需要专家来识别大部分提取的特征。

执行时间

执行时间取决于算法中使用的众多参数。深度学习比机器学习算法有更多的参数。因此，深度学习算法的执行时间，特别是训练时间，比机器学习算法长得多。但深度学习算法的测试时间比机器学习算法短。

解决问题的方法

深度学习端到端地解决问题，而机器学习使用传统的解决问题的方法，即将问题分解成各个部分。