机器学习和深度学习主要按照 算法和模型结构以及 数据需求来划分。

算法和模型结构

机器学习：包括多种算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）、集成学习（如随机森林）等。这些方法通常需要人工设计和选择特征，模型结构相对简单，适用于结构化数据。

深度学习：是机器学习的一个子领域，基于多层神经网络（深度模型）。它能够自动从数据中提取特征，无需人工干预，适用于处理非结构化数据（如图像、语音、文本）。

数据需求

机器学习：适合小数据集，效果较好，对计算资源要求较低。

深度学习：需要大量数据，数据越多效果越好，需要高性能计算资源（如GPU/TPU），训练时间较长。

此外，按照现阶段主流分类，机器学习还可以分为经典机器学习、强化学习、神经网络和深度学习、集成方法等。

总结：

机器学习是一个广泛的领域，包含多种算法和方法，适用于各种数据量和任务。

深度学习是机器学习的一个子集，利用多层神经网络自动提取特征，特别适用于处理大规模、高维度的非结构化数据。

建议在实际应用中，根据具体任务的数据量、计算资源以及性能需求选择合适的机器学习方法或深度学习模型。