解释机器学习模型和深度学习模型的区别。
机器学习模型是一种计算机程序，它使用数据从经验中学习并进行预测。它可以从不同的来源，如数据库和数据科学家中获取输入，生成可应用于各种任务的模型。另一方面，深度学习模型在基本机器学习概念的基础上建立，但重点是大量数据。深度学习模型使用神经节点和层的网络从大数据集中进行学习，然后输出比传统机器学习模型更好的预测结果。深度学习模型更加强大，因为它们可以学习识别模式和关联，而不仅仅是识别单个特征。