解释并简要介绍两个概念，并比较它们之间的不同点和相似点。
概念1: 机器学习
概念2: 深度学习
机器学习是人工智能的一个分支，通过计算机算法和模型对数据进行分析和学习，从而使计算机能够完成任务、做出决策或进行预测。这种方法的核心在于训练机器学习模型以识别数据中的模式和规律。

深度学习是机器学习的一种特定形式，它基于神经网络来构建具有很多层次的计算机算法和模型，通过这些多层结构将输入数据映射到输出数据。深度学习模型的训练需要大量的数据和处理能力。

相似点：机器学习和深度学习都是利用计算机算法和模型来解决人工智能的问题。

不同点：深度学习模型的学习需要大量数据和更强大的处理能力，相比之下，传统机器学习模型对输入数据的要求并不如此苛刻。此外，深度学习模型可以处理更加复杂的非线性模式，但也意味着模型的构建和训练会更加困难。