人工智能中的“机器学习”与“深度学习”在多个方面存在区别，并且各自具有独特的优势。

定义与目标 机器学习：是人工智能的一个重要分支，关注如何使计算机系统通过从数据中学习模式和规律来改进性能，而无需显式地进行编程。

它的目标是使计算机系统具有从经验中学习的能力，以便在面对新的输入时能够做出准确的预测或决策。

这包括监督学习、无监督学习和强化学习等范式。

深度学习：是机器学习的一种特殊形式，它使用深度神经网络来学习和表示复杂的数据模式。

深度学习的主要目标是通过多层次的非线性变换学习数据的高级抽象表示。

通过神经网络的层次结构，深度学习可以学习层次化的特征，使其在处理大规模数据时表现出色。

区别 学习方法：机器学习主要依赖于数据驱动的学习方法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。

而深度学习则是机器学习的一个子领域，它通过构建深度神经网络模型，自动从数据中提取特征和模式，并对任务进行端到端的训练和优化。

数据需求：机器学习通常需要大量标记的数据来训练模型，使其能够从数据中学到模式和规律。

而深度学习对大规模数据集的需求更为显著，尤其是在训练深度神经网络时。

更多的数据可以帮助网络更好地学到通用的特征。

模型复杂性：机器学习模型的复杂性因任务而异，一些简单的模型如线性回归具有较低的复杂性，而复杂的模型如决策树、支持向量机等可以处理更复杂的决策边界。

相比之下，深度学习模型的复杂性相对较高，深度神经网络由多个层次组成，每一层都包含许多节点，形成非常复杂的非线性映射关系。

各自优势 机器学习的优势： 高效处理大量数据：机器学习算法能够快速处理和分析海量的数据，为决策提供有力支持。

自我优化与适应性：机器学习系统能够通过不断的数据输入和自我优化，提升性能，适应复杂多变的环境。

可解释性较强：相较于深度学习，一些传统的机器学习算法（如决策树和线性回归模型）具有一定的可解释性，可以通过规则和系数来解释模型的工作原理。

深度学习的优势： 强大的表示能力和泛化能力：深度学习模型能够处理复杂的非线性问题，并通过多层神经网络的学习，实现对数据的高效表示和建模。

这使得深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

自动特征提取：深度学习模型能够自动从数据中提取特征和模式，而不需要人为地设计特征提取器。

这使得深度学习在处理高维度、非线性和非结构化的数据时表现出色。

多模态学习与推理：深度学习可以实现多模态和跨领域的学习和推理，即利用不同类型和来源的数据（如图像、语音、文本等），来增强模型的表达能力和理解能力。

综上所述，机器学习和深度学习在人工智能领域各有其独特的优势和应用场景。

在实际应用中，它们经常一起使用以实现更复杂的任务。