深度学习是一种机器学习方法，它通过多层神经网络对数据进行建模和学习。与传统的机器学习方法相比，深度学习在处理大规模、高维度数据时表现更加优越。 深度学习的最大特点就是可以自动从数据中提取特征，而不需要手动设计特征。这一点与传统的机器学习方法有着显著的不同。传统的机器学习方法需要人工设计特征，这些特征需要反复调整，才能达到较好的效果。而深度学习可以通过学习数据的特征来自动生成特征，这样就能够更好地适应不同的数据分布，提高了模型的泛化能力。 另一个区别是深度学习可以处理非常复杂的问题，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。这些问题都有着非常高的复杂性，传统的机器学习方法在处理这些问题时存在很多难以克服的困难。而深度学习可以通过多层神经网络进行建模，从而提高了模型的复杂度，进而处理更加复杂的问题。 深度学习还具有自适应性和可解释性等特点。自适应性是指深度学习模型可以自动调整参数，从而更好地适应不同的数据分布；可解释性是指深度学习模型可以通过可视化等方式，将学到的知识呈现出来，帮助人们理解模型是如何做出预测的。 总的来说，深度学习是一种机器学习方法，它通过多层神经网络对数据进行建模和学习。与传统的机器学习方法相比，深度学习具有自动提取特征、处理复杂问题、自适应性和可解释性等特点。