機器學習是計算機通過數據學習如何完成任務的壹種方式。它從數據中學習規律和模式，然後用這些規律和模式來預測新的數據。機器學習的方法包括監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習。
深度學習是機器學習的壹種，利用神經網絡模型進行學習。與傳統的機器學習方法相比，深度學習模型通常有更多的層和更多的神經元，可以處理更復雜的數據和任務。深度學習在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了巨大成功。
機器學習和深度學習的聯系在於，深度學習是機器學習的壹種特殊形式。深度學習使用神經網絡進行學習，神經網絡的基礎是機器學習中的模型，比如感知器、邏輯回歸等。深度學習通常使用大量的標註數據進行訓練，而機器學習方法可以采用有監督、半監督、無監督等不同方式進行訓練。此外，深度學習和機器學習都需要數據預處理、特征提取等步驟。
機器學習和深度學習的區別在於，深度學習是壹種特殊的機器學習方法，使用深度神經網絡模型進行學習，可以處理更復雜的數據和任務。傳統的機器學習方法更側重於特征提取和模型選擇。此外，深度學習通常需要更多的計算資源和更大的數據集進行訓練，機器學習方法可以通過優化算法和特征提取在壹定程度上提高性能。