比较和对比机器学习和深度学习。
机器学习和深度学习是人工智能（AI）的两个广泛类别，允许机器在没有显式指令的情况下处理数据并作出决策。在它们的核心中，机器学习和深度学习都利用算法或数学结构化模型来识别数据中的模式并从中得出结论。

两者之间的主要区别在于其解决问题的方法。机器学习通过一组应用于数据的参数或规则来解决问题。另一方面，深度学习使用一个互相连接的层次结构网络，这些网络层次结构相互访问和影响，从而实现了更深入的学习。

机器学习和深度学习都可用于生成预测模型，并可训练各种数据集。然而，深度学习通常需要比机器学习更多的数据以建立准确的模型，并在大量数据可用时往往优于机器学习。