深度学习和机器学习的区别主要体现在以下几个方面：
1. 算法复杂度：深度学习是机器学习的一个分支，它使用神经网络模型进行学习和推断。与传统的机器学习算法相比，深度学习算法具有更高的算法复杂度。深度学习模型通常包含多层神经网络，每一层都有大量的参数需要训练，因此需要更多的计算资源和时间。
2. 特征提取：在机器学习中，需要手动选择和提取特征，以便将输入数据转换为算法可以处理的形式。而在深度学习中，模型可以自动学习输入数据的特征表示，无需手动进行特征提取。这使得深度学习在处理复杂的、高维度的数据上更具优势，例如图像、语音和自然语言处理等领域。
3. 数据需求：深度学习通常需要大量的训练数据才能取得良好的性能。由于深度学习模型的复杂性，它需要更多的数据来训练模型以避免过拟合。相比之下，传统的机器学习算法往往可以在相对较少的数据上取得较好的效果。
4. 解释性：深度学习模型通常被认为是黑盒模型，其内部的决策过程不易解释和理解。相比之下，一些传统的机器学习算法（如决策树和逻辑回归）可以提供更直观和可解释的结果。
尽管存在这些区别，深度学习和机器学习都是人工智能领域的重要组成部分，在不同的应用场景下都有自己的优势和适用性。