深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)需求、硬件依賴以及特征工程等方面存在區(qū)別。以下是具體分析：

1、數(shù)據(jù)需求

機(jī)器學(xué)習(xí)：需要較少的數(shù)據(jù)，因?yàn)樗褂煤?jiǎn)單的模型和較少的參數(shù)來模擬和學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)：需要大量的數(shù)據(jù)，因?yàn)樗褂酶嗟膮?shù)和更復(fù)雜的模型來模擬和學(xué)習(xí)。例如，在計(jì)算機(jī)視覺、醫(yī)學(xué)診斷、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以提高其性能和效果。

2、硬件依賴

機(jī)器學(xué)習(xí)：對(duì)硬件配置沒有很高的要求。

深度學(xué)習(xí)：在很大程度上依賴于高端機(jī)器，如GPU，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)算法要固有地執(zhí)行大量的矩陣乘法運(yùn)算，而使用GPU可以有效地優(yōu)化這些操作。

3、特征工程

機(jī)器學(xué)習(xí)：大多數(shù)應(yīng)用的特征需要由專家識(shí)別，然后根據(jù)域和數(shù)據(jù)類型手工編碼。

深度學(xué)習(xí)：試圖從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)更高級(jí)的特性，這是深度學(xué)習(xí)一個(gè)非常獨(dú)特的部分，也是有別于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的一部分。

4、解決問題方法

機(jī)器學(xué)習(xí)：通常的做法是將問題分解成不同的部分，然后單獨(dú)解決，最后結(jié)合起來得到結(jié)果。

深度學(xué)習(xí)：更提倡端到端地解決問題。

5、執(zhí)行時(shí)間

機(jī)器學(xué)習(xí)：所需的訓(xùn)練時(shí)間要少得多，從幾秒鐘到幾個(gè)小時(shí)不等。

深度學(xué)習(xí)：需要很長(zhǎng)的時(shí)間來訓(xùn)練，這是因?yàn)樵谏疃葘W(xué)習(xí)算法中有太多的參數(shù)，所以訓(xùn)練這些參數(shù)的時(shí)間比平時(shí)要長(zhǎng)。

6、可解釋性

機(jī)器學(xué)習(xí)：提供了清晰的規(guī)則，告訴我們什么是它的選擇以及為什么選擇了它，很容易解釋算法背后的推理。

深度學(xué)習(xí)：難以在工業(yè)中取得大規(guī)模應(yīng)用的主要原因。

總的來說，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，但它們之間存在著明顯的差異。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種廣義的概念，包括了多種方法和算法;而深度學(xué)習(xí)則更加強(qiáng)調(diào)通過深層次的特征提取和表示學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的建模和預(yù)測(cè)。在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的方法和技術(shù)。