Deep Learning utiliza redes neuronales profundas que pueden aprender automáticamente las características del dato sin intervención humana.

En deep learnig, le das muchas imágenes de gatos y no gatos, y la red neuronal aprende por sí sola qué patrones definen a un gato

el Machine Learning (ML) es una disciplina más amplia de IA que utiliza algoritmos para aprender de los datos, mientras que el Deep Learning (DL) es un subconjunto específico del ML que usa redes neuronales con múltiples capas

La diferencia es que uno le pasa y otro realiza

2.-ML almacena las ordenes para recomendaciones y en DL solo se almacena momentáneamente para una única orden.

3.-Ml requiere menos datos para ser ocupado, pero eso aborda un mayor esfuerzo en el procesamiento de los datos. 4.-DL necesita grandes cantidades de datos los cuales ayudan a reducir la necesidad de procesamiento excesivo.

EL tipo de arquitectura y complejidad, donde el Deep Learning usa redes neuronales con múltiples capas profundas,

mientras que el Machine Learning usa algoritmos más simples; y el proceso de extracción de características, ya que el Deep Learning realiza esta tarea automáticamente, mientras que el Machine Learning requiere una intervención humana para seleccionar las características de los datos. 

Ml, necesita de nuestra ayuda para dar datos

En el Deep learning no es necesario que el humano le diga que hacer, ya que la máquina aprende por si sola gracias a sus redes neuronales muy grandes.

Machine Learning (ML) es una rama de la IA que se enfoca en enseñar a las máquinas a aprender de los datos para hacer predicciones.

Deep Learning (DL) es una rama del ML que usa redes neuronales para procesar grandes cantidades de datos y realizar tareas complejas (como el reconocimiento facial).

Piensa en ellos como círculos concéntricos: la IA es el más grande, dentro está el ML, y dentro de este, el DL.