深度学习与机器学习是人工智能（AI）领域的两个重要分支，它们在数据处理、硬件依赖以及应用范围等方面有显著的区别。具体分析如下：
1. 数据处理
机器学习：机器学习通常需要较少的数据来训练模型，因为它使用较简单的模型和较少的参数。它适用于结构化或半结构化的数据，如表格数据和文本数据。
深度学习：深度学习需要大量的数据来发挥其性能优势，特别是对于复杂的任务如图像识别和自然语言处理。它特别适合处理非结构化的大规模复杂数据。
2. 硬件依赖
机器学习：机器学习可以在低端机器上顺利运行，不需要大量的计算能力。许多机器学习模型可以在普通计算机上训练和运行。
深度学习：深度学习依赖于高端机器，特别是GPU进行大规模的矩阵乘法运算，以加速训练过程。
3. 应用范围
机器学习：广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、金融预测等领域。它的优势在于能够从文本和图像中提取变量，进行强大的预测。
深度学习：常用于自然语言处理、计算机视觉、自动驾驶等领域。这些领域需要处理大规模复杂数据，而深度学习可以自动提取出对象特征。
4. 学习方法
机器学习：将学习过程划分为较小的步骤，然后将每个步骤的结果合并成一个输出。常见的算法包括决策树、支持向量机、随机森林等。
深度学习：通过构建和训练多层神经网络实现端到端的解决问题方法。其核心算法是反向传播算法，用于训练深度神经网络。
5.特征工程
机器学习：需要人为的特征选择，即领域专家需要提供有关数据的特征信息，以便模型能够理解和处理。
深度学习：能够自动发现和提取复杂特征，大大减少了手动特征工程的需要。这种自学习能力是深度学习的一大优势。
6.模型解释性
机器学习：模型相对简单，并且容易解释，因此常用于要求高可解释性的应用场景。
深度学习：由于多层次复杂结构的堆叠，其内部工作机制往往不易被透彻理解，解释性较差。
7. 执行时间
机器学习：训练时间较短，通常只需要几秒到几小时。
深度学习：训练周期长，通常需要数小时甚至数天，取决于模型的深度和数据量大小。
8. 适应性
机器学习：适应性强，但需要人工干预和调整以适应不同的环境和任务。
深度学习：具有更强的自适应性和学习能力，能够自动调整以适应新的数据和任务。
综合上述比较，可以看到深度学习和机器学习各有优劣。深度学习在处理大规模复杂数据和自动特征提取方面表现突出，但需要大量的数据和计算资源，且训练时间长，模型可解释性差。而机器学习则在小数据集、高可解释性要求的场景下更有优势，且对硬件要求较低。
