建議先學習機器學習，再學習深度學習。這是因為深度學習是機器學習的一個子集，它依賴于機器學習的基本原理和概念。

機器學習是人工智能的一個分支，它使用算法和統(tǒng)計模型來使計算機系統(tǒng)能夠自動地“學習”和“改進”其性能，而無需進行明確的編程。機器學習的內容涵蓋了各種算法和技術，包括決策樹、支持向量機、隨機森林等，這些對于理解數(shù)據(jù)、特征工程和模型選擇都非常關鍵。

深度學習則是機器學習的一個特定領域，它使用神經(jīng)網(wǎng)絡結構，尤其是深度神經(jīng)網(wǎng)絡，通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。深度學習的成功在很大程度上依賴于大量的數(shù)據(jù)和計算資源，但其核心思想仍然是基于機器學習的。

因此，先學習機器學習，可以幫助你建立堅實的基礎，理解數(shù)據(jù)、特征和模型之間的關系，以及如何選擇和應用適當?shù)乃惴āＨ缓螅趯W習深度學習時，你可以將之前學到的知識應用到更復雜的模型和結構上，更深入地理解深度學習的原理和應用。

總的來說，雖然深度學習是當前的熱門話題，但機器學習的基礎知識和技能對于任何希望在這個領域取得成功的人來說都是必不可少的。