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Esportare ed eliminare i dati utente nel prodotto da Machine Learning Studio (versione classica)

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SI APPLICA A:Si applica a. Machine Learning Studio (versione classica) non si applica.Azure Machine Learning

Importante

Il supporto dello studio di Azure Machine Learning (versione classica) terminerà il 31 agosto 2024. È consigliabile passare ad Azure Machine Learning entro tale data.

A partire dal 1° dicembre 2021 non sarà possibile creare nuove risorse dello studio di Azure Machine Learning (versione classica). Fino al 31 agosto 2024 sarà possibile continuare a usare le risorse dello studio di Azure Machine Learning (versione classica).

La documentazione relativa allo studio di Machine Learning (versione classica) è in fase di ritiro e potrebbe non essere aggiornata in futuro.

È possibile eliminare o esportare i dati nel prodotto archiviati da Machine Learning Studio (versione classica) usando l'interfaccia di portale di Azure, l'interfaccia di Studio (classica), PowerShell e le API REST autenticate. Questo articolo descrive come esportare o eliminare i dati.

I dati di telemetria sono accessibili tramite il portale Privacy di Azure.

Nota

Per informazioni su come visualizzare o eliminare dati personali, vedere Richieste del soggetto dei dati per il GDPR in Azure. Per altre informazioni sul GDPR, vedere la sezione GDPR del Centro protezione Microsoft e la sezione GDPR del portale Service Trust.

Nota

Questo articolo illustra come eliminare i dati personali dal dispositivo o dal servizio e può essere usato per supportare gli obblighi previsti dal GDPR. Per informazioni generali sul GDPR, vedere la sezione GDPR del Centro protezione Microsoft e la sezione GDPR del portale Service Trust.

Quali tipi di dati utente vengono raccolti da Studio (versione classica)

Per questo servizio, i dati utente sono costituiti da informazioni sugli utenti autorizzati ad accedere alle aree di lavoro e record di telemetria relativi alle interazioni dell'utente con il servizio.

Esistono due tipi di dati utente in Machine Learning Studio (versione classica):

  • Dati dell'account personale: ID account e indirizzi di posta elettronica associati a un account.
  • Dati dei clienti: dati caricati per l'analisi.

Tipi di account studio (versione classica) e modalità di archiviazione dei dati

In Machine Learning Studio (versione classica) sono disponibili tre tipi di account. Il tipo di account di cui si dispone determina la modalità di archiviazione dei dati e la procedura per eliminarli o esportarli.

  • Un'area di lavoro guest è un account gratuito e anonimo. Si accede senza fornire credenziali, ad esempio un indirizzo di posta elettronica o una password.
    • Alla scadenza dell'area di lavoro guest, i dati vengono eliminati.
    • Gli utenti guest possono esportare i dati dei clienti tramite l'interfaccia utente, le API REST o il pacchetto di PowerShell.
  • Un'area di lavoro gratuita è un account gratuito a cui si accede con le credenziali dell'account Microsoft, un indirizzo di posta elettronica e una password.
    • È possibile esportare ed eliminare dati personali e dei clienti, che sono soggetti a richieste DSR (Data Subject Rights, Diritti del soggetto dei dati).
    • È possibile esportare i dati dei clienti tramite l'interfaccia utente, le API REST o il pacchetto di PowerShell.
    • Per le aree di lavoro gratuite che non usano account di Azure AD, i dati di telemetria possono essere esportati tramite il portale Privacy.
    • Quando si elimina l'area di lavoro, si eliminano tutti i dati personali dei clienti.
  • Un'area di lavoro standard è un account a pagamento a cui si accede inserendo credenziali di accesso.
    • È possibile esportare ed eliminare dati personali e dei clienti, che sono soggetti a richieste DSR.
    • È possibile accedere ai dati tramite il portale Privacy di Azure
    • È possibile esportare i dati personali e dei clienti tramite l'interfaccia utente, le API REST o il pacchetto di PowerShell
    • È possibile eliminare i dati nel portale di Azure.

Eliminare i dati dell'area di lavoro in Studio (versione classica)

Eliminare singole risorse

Gli utenti possono eliminare le risorse in un'area di lavoro selezionandole e quindi selezionando il pulsante di eliminazione.

Eliminare asset in Machine Learning Studio (versione classica)

Eliminare un'intera area di lavoro

Gli utenti possono anche eliminare la propria intera area di lavoro:

  • Area di lavoro a pagamento: eliminare tramite il portale di Azure.
  • Area di lavoro gratuita: usare il pulsante di eliminazione nel riquadro Impostazioni.

Eliminare un'area di lavoro gratuita in Machine Learning Studio (versione classica)

Esportare dati di Studio (versione classica) con PowerShell

Usare PowerShell per esportare tutte le informazioni in un formato portabile da Machine Learning Studio (versione classica) usando i comandi. Per informazioni, vedere l'articolo Relativo al modulo PowerShell per Machine Learning Studio (versione classica).

Passaggi successivi

Per la documentazione relativa ai servizi Web e alla fatturazione del piano di impegno, vedere Informazioni di riferimento sull'API REST di Machine Learning Studio (versione classica).