Dados e privacidade para o Personalizer

Importante

A partir de 20 de setembro de 2023, você não poderá criar novos recursos do Personalizador. O serviço de Personalizador será aposentado no dia 1º de outubro de 2026.

Este artigo fornece informações sobre quais dados o Azure AI Personalizer usa para trabalhar, como ele processa esses dados e como você pode controlar esses dados. Pressupõe familiaridade básica com o que é o Personalizer e como ele funciona. Termos específicos podem ser encontrados em Terminologia.

Que dados o Personalizer processa?

O Personalizer processa os seguintes tipos de dados:

• Recursos de contexto e recursos de ação: seu aplicativo envia informações sobre usuários e os produtos ou conteúdo a serem personalizados, de forma agregada. Esses dados são enviados para o Personalizer em cada chamada de API de classificação em argumentos para Contexto e Ações. Você decide o que enviar para a API e como agregá-la. Os dados são expressos como atributos ou características. Você fornece informações sobre seus usuários, como seu dispositivo e seu ambiente, como recursos de contexto. Você não deve enviar recursos específicos para um usuário, como um número de telefone, e-mail ou IDs de usuário. Os recursos de ação incluem informações sobre seu conteúdo e produto, como gênero de filme ou preço do produto. Para obter mais informações, consulte Recursos para ações e contexto.
• Informações de recompensa: uma pontuação de recompensa (um número entre 0 e 1) classifica o quão bem a interação do usuário resultante da escolha de personalização mapeada para uma meta de negócios. Por exemplo, um evento pode receber uma recompensa de "1" se um artigo recomendado for clicado. Para obter mais informações, consulte Recompensas.

Para entender mais sobre quais informações você normalmente usa com o Personalizador, consulte Recursos são informações sobre ações e contexto.

[! DICA] Você decide quais recursos usar, como agregá-los e de onde vêm as informações quando chama a API de classificação do personalizador em seu aplicativo. Você também determina como criar pontuações de recompensa.

Como o Personalizer processa dados?

O diagrama a seguir ilustra como seus dados são processados.

O Personalizer processa os dados da seguinte forma:

1. O Personalizer recebe dados sempre que o aplicativo chama a API de classificação para um evento de personalização. Os dados são enviados através dos argumentos para o Contexto e Ações.

2. O Personalizer usa as informações no Contexto e Ações, seus modelos internos de IA e configuração de serviço para retornar a resposta de classificação para o ID da ação a ser usada. O conteúdo do Contexto e das Ações é armazenado por não mais de 48 horas em caches transitórios com o EventID usado ou gerado na API de classificação.

3. Em seguida, o aplicativo chama a API de recompensa com uma ou mais pontuações de recompensa. Essas informações também são armazenadas em caches transitórios e combinadas com as informações de Ações e Contexto.

4. Depois que as informações de classificação e recompensa para eventos são correlacionadas, elas são removidas de caches transitórios e colocadas em um armazenamento mais permanente. Ele permanece em armazenamento permanente até que o número de dias especificado na configuração de retenção de dados tenha passado, momento em que as informações são excluídas. Se você optar por não especificar um número de dias na configuração de Retenção de Dados, esses dados serão salvos desde que o Recurso do Azure do Personalizador não seja excluído ou até que você opte por Limpar Dados por meio da interface do usuário ou APIs. Você pode alterar a configuração de retenção de dados a qualquer momento.

5. O Personalizer treina continuamente modelos internos de IA do Personalizer específicos para esse loop do Personalizer usando os dados nos parâmetros de configuração de armazenamento permanente e aprendizado de máquina nas configurações de Aprendizado.

6. O Personalizer cria avaliações offline automaticamente ou sob demanda. As avaliações offline contêm um relatório de recompensas obtidas pelos modelos do Personalizer durante um período de tempo passado. Uma avaliação offline incorpora os modelos ativos no momento de sua criação e as configurações de aprendizagem usadas para criá-los, bem como um agregado histórico de recompensa média por evento para essa janela de tempo. As avaliações também incluem a importância das características, que é uma lista de características observadas no período de tempo, e sua importância relativa no modelo.

Independência dos loops do Personalizer

Cada loop do Personalizador é separado e independente dos outros, da seguinte forma:

• Sem aumento de dados externos: Cada loop do Personalizer usa apenas os dados fornecidos por você por meio de chamadas da API Rank and Reward para treinar modelos. O Personalizer não usa nenhuma informação adicional de qualquer origem, como outros loops do Personalizer em sua própria assinatura do Azure, Microsoft, fontes de terceiros ou subprocessadores.
• Sem compartilhamento de dados, modelo ou informações: um loop do Personalizer não compartilhará informações sobre eventos, recursos e modelos com qualquer outro loop do Personalizer em sua assinatura, Microsoft, terceiros ou subprocessadores.

Como os dados são retidos e quais controles de clientes estão disponíveis?

O Personalizer retém diferentes tipos de dados de maneiras diferentes e fornece os seguintes controles para cada um.

Dados de classificação e recompensa do personalizador

O Personalizer armazena os recursos sobre Ações e Contexto enviados por meio de chamadas de classificação e recompensa para o número de dias especificado na configuração em Retenção de dados. Para controlar essa retenção de dados, você pode:

1. Especifique o número de dias para reter o armazenamento de logs no portal do Azure para o recursodo Personalizador em Retenção de Dados de Configuração> ou por meio da API. A configuração padrão de retenção de dados é de sete dias. O Personalizador exclui automaticamente todos os dados de Classificação e Recompensa anteriores a esse número de dias.

2. Limpar dados para personalização registrada e dados de recompensa no portal do Azure em Configurações>de modelo e aprendizagem Limpar dados>Dados de personalização e recompensa registrados ou por meio da API.

3. Exclua o loop do Personalizador da sua assinatura no portal do Azure ou por meio das APIs de gerenciamento de recursos do Azure.

Não é possível acessar dados anteriores de chamadas da API de Classificação e Recompensa diretamente no recurso Personalizador. Se você quiser ver todos os dados que estão sendo salvos, configure o espelhamento de log para criar uma cópia desses dados em um recurso de Armazenamento de Blob do Azure que você criou e é responsável pelo gerenciamento.

Cache transitório do personalizador

O Personalizer armazena dados parciais sobre um evento separados das chamadas de classificação e recompensa em caches transitórios. Os eventos são automaticamente limpos do cache transitório 48 horas a partir do momento em que o evento ocorreu.

Para excluir dados transitórios, você pode:

1. Limpar dados para personalização registrada e dados de recompensa no portal do Azure em Configurações>de modelo e aprendizagem Limpar dados ou por meio da API.

2. Exclua o loop do Personalizador da sua assinatura no portal do Azure ou por meio das APIs de gerenciamento de recursos do Azure.

Modelos de personalização e configurações de aprendizagem

Um loop do Personalizador treina modelos com dados de chamadas de API de Classificação e Recompensa, impulsionados pelos hiperparâmetros e configuração especificados em Configurações de modelo e aprendizagem no portal do Azure. Os modelos são voláteis. Eles estão constantemente mudando e sendo treinados em dados adicionais quase em tempo real. O Personalizer não guarda automaticamente os modelos mais antigos e continua a substituí-los pelos modelos mais recentes. Para obter mais informações, consulte (Como gerenciar modelos e configurações de aprendizagem). Para limpar modelos e configurações de aprendizagem:

1. Redefini-los no portal do Azure em Configurações de modelo e aprendizagem>Limpar dados ou por meio da API.

2. Exclua o loop do Personalizador da sua assinatura no portal do Azure ou por meio das APIs de gerenciamento de recursos do Azure.

Relatórios de avaliação do personalizador

O Personalizer também retém as informações geradas em avaliações offline para relatórios.

Para excluir relatórios de avaliação offline, você pode:

1. Vá para o loop do Personalizador no portal do Azure. Vá para Avaliações e exclua a avaliação relevante.

2. Exclua avaliações por meio da API de avaliações.

3. Exclua o loop do Personalizador da sua assinatura no portal do Azure ou por meio das APIs de gerenciamento de recursos do Azure.

Outras considerações sobre armazenamento

• Chaves gerenciadas pelo cliente: os clientes podem configurar o serviço para criptografar dados em repouso com suas próprias chaves gerenciadas. Esta segunda camada de encriptação está em cima da própria encriptação da Microsoft.
• Geografia: Em todos os casos, os dados, modelos e avaliações recebidos são processados e armazenados na mesma geografia onde o recurso do Personalizador foi criado.

Veja também:

• Como gerenciar configurações de modelo e aprendizagem
• Configurar o loop de aprendizagem do Personalizer

Próximos passos

• Consulte Diretrizes de uso responsável para o Personalizador.

Para saber mais sobre os compromissos de privacidade e segurança da Microsoft, consulte a Central de Confiabilidade da Microsoft.