机器学习（ML）与深度学习（DL）是人工智能领域的两个关键分支，它们在数据依赖性、硬件依赖性和执行时间等方面存在差异。具体分析如下：

1. 数据依赖性

   • 机器学习：机器学习通常需要较少的数据，因为它使用较简单的模型和较少的参数来模拟和学习。
   • 深度学习：深度学习对大量数据的依赖性较强，其性能随着数据量的增加而显著提高。它利用复杂的多层网络结构来处理和学习这些数据。

2. 硬件依赖性

   • 机器学习：机器学习可以在不那么强大的硬件上顺利运行，因为它涉及的计算量相对较小，例如决策树或支持向量机等算法不需要像深度学习那样的高性能计算资源。
   • 深度学习：深度学习对高性能硬件，尤其是GPU的依赖性较大，因为它涉及大量的矩阵和向量运算，这些运算在GPU上能高效执行。

3. 执行时间

   • 机器学习：机器学习的训练时间较短，从几秒钟到几个小时不等，部分原因是其模型相对简单，计算需求较低。
   • 深度学习：深度学习由于涉及大量的参数和复杂的计算，训练时间可能从几个小时到几天甚至几周不等。

4. 可解释性

   • 机器学习：机器学习模型如决策树或线性回归因透明度高而被认为具有较好的可解释性。这些模型的决策过程相对容易理解和解释。
   • 深度学习：深度学习因其多层复杂结构和大量的参数而难以解释。这种“黑箱”特性使得深度学习模型在要求高可解释性的领域（如医疗诊断和金融决策）的应用受到限制。

5. 适用场景

   • 机器学习：机器学习适用于数据量较小、问题相对简单且需要较高可解释性的场景，例如垃圾邮件分类、信用卡欺诈检测等。
   • 深度学习：深度学习适合处理大规模复杂数据，需要提取高层特征和抽象表示的任务，如图像和语音识别、自然语言处理和强化学习等。

机器学习和深度学习都在人工智能的实现中扮演着重要角色。机器学习以其对少量数据的高效利用和良好的可解释性，在许多领域依然占据重要地位。而深度学习则凭借其在计算机视觉、自然语言处理等领域的出色表现，成为当前AI研究的热点。选择哪种技术取决于具体的应用场景、数据可用性和任务的复杂性。两者的相辅相成为解决各种现实问题提供了更广阔的思路和方法。

机器学习和深度学习虽各有侧重，但相互补充，正共同推进人工智能科技的进步。在选择适当的技术方案时，应综合考虑数据可用性、任务复杂度、执行时间和所需硬件资源等因素，以最大化地发挥两者的优势并克服各自的局限。