请以表格形式对比机器学习和深度学习，包括但不限于以下几点：基本概念、典型应用场景、主要模型、学习方式。输出格式请按照html@Web代码。
user
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>机器学习与深度学习对比</title>
<style>
table {
  width:100%;
  border-collapse: collapse;
}
table, th, td {
  border: 1px solid black;
}
th, td {
  padding: 15px;
  text-align: center;
}
th {
  background-color: #f2f2f2;
}
</style>
</head>
<body>
<table>
  <tr>
    <th>对比点</th>
    <th>机器学习</th>
    <th>深度学习</th>
  </tr>
  <tr>
    <td>基本概念</td>
    <td>机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科，其主要目的是使计算机具有类似学习的能力，可以从历史数据中逐渐改进预测模型。</td>
    <td>深度学习是一种以人工神经网络为架构的机器学习方法，通过模拟人脑神经元工作方式，实现对数据的高层次抽象，从而达到标准机器学习方法难以匹敌的学习效果与性能。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>典型应用场景</td>
    <td>推荐系统、垃圾邮件识别、客户服务机器人、预测分析等。</td>
    <td>图像和视频识别、语音和自然语言处理、自动驾驶汽车等。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>主要模型</td>
    <td>决策树、支持向量机、随机森林、朴素贝叶斯、逻辑回归等。</td>
    <td>卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>学习方式</td>
    <td>包括监督学习、无监督学习等。</td>
    <td>主要依赖于监督学习，也可实现无监督学习、强化学习等。</td>
  </tr>
</table>
</body>
</html>
assistant