機械学習とは、データから自動的にパターンやルールを学習し、予測や分類を行う技術の総称。決定木やサポートベクターマシンなど様々なアルゴリズムが含まれます。特徴量の抽出は人間が設計することが多いです。
深層学習とは、多層のニューラルネットワークを用いた機械学習の手法。画像認識や自然言語処理で高い精度を発揮します。特徴量を自動的に学習し、大量のデータと計算量が必要な点が特徴です。
使う場面では、機械学習は小～中規模データに適し、深層学習は大規模データに適しています。ニュアンスでは、機械学習は学習手法全体の傘概念、深層学習はその一種です。対象では、機械学習は様々なデータ型に対応し、深層学習は特に画像・音声・テキストなど複雑な非構造化データに優れています。
データサイズが小さい、特徴量が明確、解釈性が重要な場合は機械学習。大規模で複雑なデータ、高精度が必要な場合、計算リソースが豊富な場合は深層学習を選びましょう。