解释深度学习的概念以及应用。
请解释深度学习的概念以及其应用，同时简要说明深度学习与机器学习的区别。
深度学习是一种机器学习方法，它通过结构化的大量数据来训练深度神经网络，从而实现多层次的特征提取和数据建模，从而实现对数据的自动分类、识别、推荐等任务。

深度学习的应用非常广泛，包括计算机视觉、自然语言处理、声音识别、游戏智能、推荐系统等各个领域。例如，深度学习在计算机视觉领域广泛应用于图像分类、目标识别、人脸识别、自然场景理解等任务。在自然语言处理领域，深度学习被应用于机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统等任务。

深度学习与机器学习的主要区别在于深度学习使用深度神经网络作为学习模型，而机器学习则采用更广泛的算法，例如朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等。此外，深度学习需要更多的训练数据和计算资源来训练模型，但在很多领域可以获得更好的结果。