深度學習與機器學習在數據需求、硬件依賴以及特征工程等方面存在區別。以下是具體分析：

1、數據需求

機器學習：需要較少的數據，因為它使用簡單的模型和較少的參數來模擬和學習。

深度學習：需要大量的數據，因為它使用更多的參數和更復雜的模型來模擬和學習。例如，在計算機視覺、醫學診斷、數據挖掘等領域，深度學習需要大量的數據進行訓練，以提高其性能和效果。

2、硬件依賴

機器學習：對硬件配置沒有很高的要求。

深度學習：在很大程度上依賴于高端機器，如GPU，因為深度學習算法要固有地執行大量的矩陣乘法運算，而使用GPU可以有效地優化這些操作。

3、特征工程

機器學習：大多數應用的特征需要由專家識別，然后根據域和數據類型手工編碼。

深度學習：試圖從數據中學習更高級的特性，這是深度學習一個非常獨特的部分，也是有別于傳統機器學習的一部分。

4、解決問題方法

機器學習：通常的做法是將問題分解成不同的部分，然后單獨解決，最后結合起來得到結果。

深度學習：更提倡端到端地解決問題。

5、執行時間

機器學習：所需的訓練時間要少得多，從幾秒鐘到幾個小時不等。

深度學習：需要很長的時間來訓練，這是因為在深度學習算法中有太多的參數，所以訓練這些參數的時間比平時要長。

6、可解釋性

機器學習：提供了清晰的規則，告訴我們什么是它的選擇以及為什么選擇了它，很容易解釋算法背后的推理。

深度學習：難以在工業中取得大規模應用的主要原因。

總的來說，深度學習是機器學習的一個子集，但它們之間存在著明顯的差異。機器學習是一種廣義的概念，包括了多種方法和算法;而深度學習則更加強調通過深層次的特征提取和表示學習來實現對復雜數據的建模和預測。在實際應用中，應根據具體問題和數據特點選擇合適的方法和技術。