1、機器學習是一種實現人工智慧的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。 2、深度學習本來並不是一種獨立的學習方法，其本身也會用到有監督和無監督的學習方法來訓練深度神經網路。但由於近幾年該領域發展迅猛，一些特有的學習手段相繼被提出（如殘差網路），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。 3、機器學習最基本的做法，是使用演算法來解析資料、從中學習，然後對真實世界中的事件做出決策和預測。與傳統的為解決特定任務、硬編碼的軟體程式不同，機器學習是用大量的資料來“訓練”，通過各種演算法從資料中學習如何完成任務。

拓展： 1、機器學習直接來源於早期的人工智慧領域，傳統的演算法包括決策樹、聚類、貝葉斯分類、支援向量機、EM、Adaboost等等。從學習方法上來分，機器學習演算法可以分為監督學習（如分類問題）、無監督學習（如聚類問題）、半監督學習、整合學習、深度學習和強化學習。傳統的機器學習演算法在指紋識別、基於Haar的人臉檢測、基於HoG特徵的物體檢測等領域的應用基本達到了商業化的要求或者特定場景的商業化水平，但每前進一步都異常艱難，直到深度學習演算法的出現。 2、最初的深度學習是利用深度神經網路來解決特徵表達的一種學習過程。深度神經網路本身並不是一個全新的概念，可大致理解為包含多個隱含層的神經網路結構。為了提高深層神經網路的訓練效果，人們對神經元的連線方法和啟用函式等方面做出相應的調整。其實有不少想法早年間也曾有過，但由於當時訓練資料量不足、計算能力落後，因此最終的效果不盡如人意。深度學習摧枯拉朽般地實現了各種任務，使得似乎所有的機器輔助功能都變為可能。無人駕駛汽車，預防性醫療保健，甚至是更好的電影推薦，都近在眼前，或者即將實現。