在计算机科学领域中，深度学习和机器学习是两种关键的技术。它们都是人工智能的分支，但在方法和应用上有所不同。深度学习是机器学习的一种特殊形式，其最大的区别在于其使用的模型结构和数据表示。

机器学习是一种广泛的概念，指的是让计算机系统通过经验学习如何执行特定任务，而不需要明确编程。它包括各种算法和技术，例如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。机器学习的目标是让计算机从数据中学习规律和模式，以便做出准确的预测或决策。

相比之下，深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法。它模仿人类大脑的结构和功能，通过多层次的神经元网络来学习表示数据的高级抽象特征。深度学习通常需要大量的数据和计算资源，但能够处理复杂的非线性关系和大规模的数据集，因此在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。

另一个重要区别是，机器学习通常侧重于特征工程，即如何从原始数据中提取有效的特征来训练模型。而深度学习则更加注重端到端的学习，即直接从原始数据中学习特征和模式，减少了对人工特征设计的依赖。

总的来说，深度学习是机器学习的一个子集，它通过多层次的神经网络模型来学习数据的表示，具有强大的表达能力和泛化能力。机器学习则涵盖了更广泛的范围，包括传统的监督学习、无监督学习、强化学习等方法。深度学习在解决复杂大规模问题方面表现出色，但在数据稀缺或需要可解释性时，传统的机器学习方法可能更为适用。