壹、指代不同
1、機器學習算法：是壹門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
2、深度學習：是機器學習(ML, Machine Learning)領域中壹個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標人工智能。
二、學習過程不同
1、機器學習算法：學習系統的基本結構。環境向系統的學習部分提供某些信息，學習部分利用這些信息修改知識庫，以增進系統執行部分完成任務的效能，執行部分根據知識庫完成任務，同時把獲得的信息反饋給學習部分。
2、深度學習：通過設計建立適量的神經元計算節點和多層運算層次結構，選擇合適的輸人層和輸出層，通過網絡的學習和調優，建立起從輸入到輸出的函數關系，雖然不能100%找到輸入與輸出的函數關系，但是可以盡可能的逼近現實的關聯關系。
三、應用不同
1、機器學習算法：：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫學診斷、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略遊戲和機器人運用。
2、深度學習：計算機視覺、語音識別、自然語言處理等其他領域。
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