325.判断题机器学习和深度学习是人工智能的两个不同的分支，很多问题机器学习无法解决，所以诞生了深度学习。

### 解析
1. **机器学习与深度学习的关系**：
- **机器学习**是人工智能的一个广泛领域，涵盖了许多算法和技术，旨在让计算机通过数据学习并做出预测或决策。常见的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。
- **深度学习**是机器学习的一个子集，主要基于神经网络，尤其是深层神经网络。深度学习在处理大规模数据（如图像、音频和文本）时表现出色。
2. **问题解决能力**：
- 题干中提到“很多问题机器学习无法解决”，这并不完全准确。实际上，机器学习和深度学习各有其优势和适用场景。某些复杂的问题（如图像识别、自然语言处理）确实需要深度学习的强大能力，但这并不意味着机器学习无法解决这些问题。机器学习在某些情况下也可以有效地解决问题，只是可能不如深度学习那样高效或准确。
### 生动的例子
为了更好地理解机器学习和深度学习的区别，我们可以用一个简单的例子来说明：
- **想象一下你在做一个水果分类的任务**：
- **机器学习**：你可能会使用一些特征（如颜色、大小、形状）来训练一个模型。比如，你可以用决策树来判断一个水果是苹果还是橙子。你会手动提取特征，并根据这些特征来做出分类。
- **深度学习**：如果你使用深度学习，你可以使用卷积神经网络（CNN）来自动提取特征。你只需提供大量的水果图片，模型会自动学习如何区分不同的水果，而不需要你手动提取特征。
### 总结