深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，它通过构建和模拟人工神经网络来实现对数据的学习和理解。深度学习的目标是通过多层神经网络的组合和训练，从大规模的数据中自动提取高层次的抽象特征，并用于解决各种复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
与传统的机器学习方法相比，深度学习有以下几个主要区别：
1、表征学习（Representation Learning）：深度学习通过多层神经网络进行表征学习，逐层提取数据的特征表示。每一层的输出都作为下一层的输入，通过多次迭代学习更高层次的抽象特征。传统机器学习方法则需要手动设计和选择特征，而深度学习可以自动从数据中学习到更有意义的特征表示。
2、端到端学习（End-to-End Learning）：深度学习的模型通常是端到端的学习系统，可以直接从原始输入（如图像像素、音频波形）到最终的输出（如分类标签）进行训练。相比之下，传统机器学习方法往往需要手动设计和组合多个阶段的算法和特征提取过程。
3、大规模数据和计算资源：深度学习通常需要大规模的标记数据来进行训练，以及高性能的计算资源来进行模型的训练和推断。这是因为深度学习模型具有大量的参数和复杂的计算图结构。相比之下，传统机器学习方法对数据量和计算资源的要求较低。
4、特征表示的自动学习：深度学习能够自动从数据中学习到更有意义的特征表示，而传统机器学习方法需要手动选择和设计特征。这使得深度学习在处理复杂、高维数据时具有优势，能够从数据中提取更抽象、更具有判别能力的特征。
5、模型的层级结构：深度学习模型通常由多个层次的神经网络组成，每一层都有特定的功能和表达能力。通过多层的组合和训练，深度学习模型能够学习到更复杂、更具有泛化能力的模式和表示。而传统机器学习方法通常使用单一的模型或者简单的模型组合。
除了上述提到的区别，还有以下几个与深度学习和传统机器学习相关的区别：
1、特征工程：在传统机器学习中，特征工程是一个重要的环节，需要手动选择、提取和转换特征，以使其适合于机器学习算法的输入。而在深度学习中，由于具有自动学习特征表示的能力，特征工程的需求较低，可以从原始数据中学习到更高层次的抽象特征，减轻了特征工程的负担。
2、解释性：传统机器学习方法通常具有较好的解释性，可以理解和解释模型的决策过程。相反，深度学习模型通常是黑盒模型，由于其复杂的结构和参数量，难以直接解释其决策原因。这使得深度学习在一些对模型解释性要求较高的应用场景下存在局限性。
3、训练速度和样本量：由于深度学习模型具有较大的规模和复杂的结构，相对于传统机器学习算法，深度学习的训练时间可能较长。此外，深度学习通常需要大规模的标记数据来训练模型，而传统机器学习方法在样本量较小时也能够取得良好的效果。
4、预测性能：深度学习模型在某些复杂任务上具有出色的预测性能，例如图像和语音识别。它们能够通过多层次的抽象特征学习到更高级的表示，从而实现更准确的预测。然而，在一些简单的任务或者数据有限的情况下，传统机器学习方法可能表现得更好。
需要注意的是，深度学习和传统机器学习并非完全互斥，它们可以相互补充和结合使用。在实际应用中，根据任务的复杂性、数据规模和可用资源等因素，可以选择合适的方法和技术来解决问题。