Exportación y eliminación de datos de usuario integrados desde Machine Learning Studio (clásico)

SE APLICA A: Machine Learning Studio (clásico) Azure Machine Learning

Importante

El soporte técnico de Machine Learning Studio (clásico) finalizará el 31 de agosto de 2024. Se recomienda realizar la transición a Azure Machine Learning antes de esa fecha.

A partir del 1 de diciembre de 2021 no se podrán crear recursos de Machine Learning Studio (clásico). Hasta el 31 de agosto de 2024, puede seguir usando los recursos de Machine Learning Studio (clásico) existentes.

• Consulte la información acerca de traslado de proyectos de aprendizaje automático de ML Studio (clásico) a Azure Machine Learning.
• Más información acerca de Azure Machine Learning

La documentación de ML Studio (clásico) se está retirando y es posible que no se actualice en el futuro.

Puede eliminar o exportar los datos integrados almacenados por Machine Learning Studio (clásico) mediante Azure Portal, la interfaz de Studio (clásico), PowerShell y las API REST autenticadas. En este artículo se indica cómo hacerlo.

Se puede acceder a los datos de telemetría mediante el portal de privacidad de Azure.

Nota:

Para más información sobre cómo ver o eliminar datos personales, consulte Solicitudes de interesados de datos de Azure para el RGPD. Para más información sobre RGPD, consulte Información sobre los procedimientos recomendados para el cumplimiento del RGPD y la sección RGPD del portal de confianza de servicios.

Nota

En este artículo se indican los pasos para eliminar los datos personales del dispositivo o del servicio y puede utilizarse para cumplir con sus obligaciones según el Reglamento general de protección de datos (RGPD). Para obtener información general sobre RGPD, consulte Información sobre los procedimientos recomendados para el cumplimiento del RGPD y la sección RGPD del portal de confianza de servicios.

¿Qué tipo de datos de usuario recopila Studio (clásico)?

Para este servicio, los datos de usuario constan de información acerca de los usuarios autorizados a acceder a las áreas de trabajo y de los registros de telemetría de las interacciones del usuario con el servicio.

Hay dos tipos de datos de usuario en Machine Learning Studio (clásico):

• Datos de la cuenta personal: identificadores de cuenta y direcciones de correo electrónico asociadas con una cuenta.
• Datos del cliente: los datos que se han cargado para analizar.

Tipos de cuenta de Studio (clásico) y cómo se almacenan los datos

Hay tres tipos de cuentas en Machine Learning Studio (clásico). El tipo de cuenta que posea determina cómo se almacenan los datos y cómo se pueden eliminar o exportar.

• Un área de trabajo de invitado es una cuenta gratuita y anónima. Puede registrarse sin proporcionar credenciales, como una dirección de correo electrónico o una contraseña.
  • Los datos se purgan después de que expira el área de trabajo de invitado.
  • Los usuarios invitados pueden exportar los datos de cliente mediante la interfaz de usuario, las API REST o el paquete de PowerShell.
• Un área de trabajo gratuita es una cuenta gratuita en la que inicia sesión con las credenciales de una cuenta Microsoft: una dirección de correo electrónico y una contraseña.
  • Puede exportar y eliminar los datos personales y de cliente, que están sujetos a solicitudes de derechos del interesado (DSR).
  • Puede exportar los datos de cliente mediante la interfaz de usuario, las API REST o el paquete de PowerShell.
  • En el caso de las áreas de trabajo gratuitas que no usan cuentas de Azure AD, los datos de telemetría se pueden exportar mediante el Portal de privacidad.
  • Al eliminar el área de trabajo, se eliminan todos los datos de cliente personales.
• Un área de trabajo estándar es una cuenta de pago a la que se accede con credenciales de inicio de sesión.
  • Puede exportar y eliminar los datos personales y de cliente, que están sujetos a solicitudes de DSR.
  • Puede acceder a los datos en el Portal de privacidad de Azure
  • Puede exportar los datos personales y de cliente mediante la interfaz de usuario, las API REST o el paquete de PowerShell.
  • Puede eliminar los datos en Azure Portal.

Eliminación de los datos del área de trabajo en Studio (clásico)

Eliminación de recursos individuales

Los usuarios pueden eliminar recursos de un área de trabajo; para ello, selecciónelos y, a continuación, seleccione el botón Eliminar.

Eliminación de un área de trabajo completa

Los usuarios también pueden eliminar todo el área de trabajo:

• Área de trabajo de pago: se elimina en Azure Portal.
• Área de trabajo gratuita: use el botón Eliminar en el panel Configuración.

Exportación de datos de Studio (clásico) con PowerShell

Use PowerShell para exportar toda la información a un formato portátil desde Machine Learning Studio (clásico) mediante comandos. Para obtener información, vea el artículo Módulo de PowerShell para Machine Learning Studio (clásico).

Pasos siguientes

Para obtener documentación sobre los servicios web y el plan de compromiso de facturación, vea Referencia de la API REST de Machine Learning Studio (clásico).