机器学习与深度学习有什么区别和联系吗？

机器学习和深度学习都是人工智能（AI）领域的子集，它们之间有着密切的联系，但也有着明显的区别：
1. 定义：
机器学习是一种通过训练数据让计算机自动改进算法的技术，它使计算机能够在没有明确编程的情况下进行学习、预测和分析等任务；
深度学习是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络——尤其是深度神经网络来进行模型构建和学习复杂的数据表示方式。
2. 历史背景：
机器学习的发展可以追溯到上世纪80年代，当时研究人员开始尝试使用统计学方法来解决计算智能等问题；
深度学习则起源于20世纪末至本世纪初，随着计算能力的提升和数据量的爆炸式增长，神经网络技术得到了进一步发展和应用。
3. 技术特点：
传统的机器学习依赖于手工设计的特征提取器来对数据进行分类或回归分析，而深度学习则可以自主地学习数据的内在规律和特点；
深度学习通常采用多层次的神经网络结构来实现复杂的非线性变换和高维数据处理能力。
4. 应用场景：
机器学习广泛应用于自然语言处理、图像识别、推荐系统等领域中的一些简单问题场景；
而深度学习则在语音合成、目标检测和人脸识别等高难度问题上表现出显著的优势和应用价值。
5. 发展趋势：
随着算法的不断优化和改进以及大量新数据的不断产生积累，当前正在朝着智能化方向发展的趋势；
在未来，预计将有更多跨学科的领域会涉及到深度学习的应用和实践探索并持续推动其发展。