人工智能设计平台通常支持监督学习、非监督学习和强化学习等多种设计模式和算法。监督学习是最常见的模式，通过给算法提供带有标签的训练数据来训练模型，使其能够识别输入数据中的模式并做出预测。这种模式适用于需要预测输出的情况，如图像识别和自然语言处理。而非监督学习则不需要标记的训练数据，算法需要自己找出数据中的模式和结构。通常用于聚类和关联规则挖掘。强化学习则是一种通过与环境互动学习的方式，根据反馈信号不断调整决策，以达到最优化目标的方法。
在监督学习中，支持向量机（SVM）是一种常用的分类算法。SVM通过在数据空间中找到最佳的超平面来将不同类别的数据分开。其优点是可以有效处理高维数据，并且在数据维度高、样本数量少的情况下表现较好。决策树是另一种常见的监督学习算法，它通过构建树状结构来进行决策。决策树易于理解和解释，但容易过拟合。随机森林是基于决策树的集成学习算法，通过组合多个决策树来提高预测准确率。神经网络是一种模拟人脑神经元之间连接的算法，通过多层神经元来学习复杂的特征和模式。
在非监督学习中，聚类算法是一种常见的模式，用来将数据集中的对象分组成类似的簇。K均值聚类是一种简单且高效的聚类算法，通常用于将数据点分成K个簇。层次聚类则是一种自下而上或自上而下的聚类方法，将相似的数据点逐渐合并成簇。关联规则挖掘是非监督学习中另一个重要的应用，用于发现数据中的频繁项集和关联规则。通过挖掘数据中的潜在关联，可以帮助做出更好的决策。
强化学习是一种通过代理与环境进行交互来学习最优策略的算法。强化学习中的代理根据环境的反馈信号来采取行动，通过试错不断优化策略，以获得最大的累积奖励。强化学习常用于游戏领域和机器人控制，通过与环境互动来学习复杂的决策过程。
除了上述的设计模式和算法，人工智能设计平台还可以支持深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。CNN主要用于处理图像数据，通过卷积层、池化层和全连接层来提取特征和做出预测。RNN主要用于处理序列数据，如文本和时间序列数据，通过循环结构来保持记忆和学习上下文信息。这些深度学习模型在图像识别、语音