随着科技的发展，人工智能（AI）已经成为当今社会的重要组成部分，而机器学习作为AI的一个重要分支，更是受到了广泛的关注。那么，深度学习和传统机器学习之间的差异是什么呢？哪些过程是这两个领域中特有的呢？

首先，让我们了解一下什么是传统机器学习。传统机器学习是指通过编程方式，让计算机从数据中学习规律，并基于这些规律做出预测或决策。这个过程中，需要人为地选择特征并进行处理，以便让算法更好地理解数据。例如，在一个垃圾邮件过滤器的例子中，我们需要手动挑选一些特征，如邮件主题、发件人等，来训练模型。因此，这个过程可以看作是一个特征工程的过程。

相比之下，深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。它模仿人脑的工作原理，自动从原始数据中提取特征。这意味着，深度学习不需要我们手动选择特征，而是通过多层神经网络自动完成特征提取。以图像识别为例，深度学习可以从原始像素中自动学习到边缘、形状等特征，进而实现对图像内容的准确识别。因此，这个过程可以看作是一个特征学习的过程。

总之，深度学习和传统机器学习的主要区别在于特征工程和特征学习。深度学习通过自动学习特征的方式，大大提高了模型的性能，但也需要更多的数据和计算资源。