Exportar e eliminar dados de utilizadores no produto do Machine Learning Studio (clássico)

APLICA A: O Machine Learning Studio (clássico) Aprendizagem de Máquinas Azure

Importante

O suporte para o Estúdio de ML (clássico) terminará a 31 de agosto de 2024. Recomendamos a transição para o Azure Machine Learning até essa data.

A partir de 1 de dezembro de 2021, não poderá criar novos recursos do Estúdio de ML (clássico). Até 31 de agosto de 2024, pode continuar a utilizar os recursos existentes do Estúdio de ML (clássico).

• Consulte informações sobre projetos de machine learning em movimento do ML Studio (clássico) para Azure Machine Learning.
• Saiba mais sobre a Azure Machine Learning

A documentação do Estúdio de ML (clássico) está a ser descontinuada e poderá não ser atualizada no futuro.

Pode eliminar ou exportar dados de produtos armazenados pelo Machine Learning Studio (clássico) utilizando a interface portal do Azure, a interface Studio (clássica), PowerShell e APIs de REPOUSO autenticado. Este artigo diz-lhe como.

Os dados de telemetria podem ser acedidos através do portal Azure Privacy.

Nota

Para obter informações sobre a visualização ou eliminação de dados pessoais, veja Azure Data Subject Requests for the GDPR (Pedidos de Titulares de Dados do Azure relativos aos RGPD). Para obter mais informações sobre o RGPD, consulte a secção RGPD do Microsoft Trust Center e a secção rGPD do portal Service Trust.

Nota

Este artigo fornece etapas sobre como eliminar dados pessoais do dispositivo ou serviço e pode ser usado para suportar as suas obrigações no âmbito do RGPD. Para obter informações gerais sobre o RGPD, consulte a secção RGPD do Microsoft Trust Center e a secção RGPD do portal Service Trust.

Que tipo de dados de utilizador o Studio (clássico) recolhe?

Para este serviço, os dados do utilizador consistem em informações sobre utilizadores autorizados a aceder a espaços de trabalho e registos de telemetria das interações dos utilizadores com o serviço.

Existem dois tipos de dados de utilizador no Machine Learning Studio (clássico):

• Dados de conta pessoal: IDs de conta e endereços de e-mail associados a uma conta.
• Dados do cliente: Dados enviados para analisar.

Tipos de conta estúdio (clássicos) e como os dados são armazenados

Existem três tipos de contas no Machine Learning Studio (clássico). O tipo de conta que tem determina como os seus dados são armazenados e como pode eliminá-lo ou exportá-lo.

• Um espaço de trabalho para hóspedes é uma conta gratuita e anónima. Você se inscreve sem fornecer credenciais, como um endereço de e-mail ou senha.
  • Os dados são purgados após o espaço de trabalho dos hóspedes expirar.
  • Os utilizadores convidados podem exportar dados de clientes através do pacote UI, REST APIs ou PowerShell.
• Um espaço de trabalho gratuito é uma conta gratuita a que se inscreve com as credenciais de conta da Microsoft - um endereço de e-mail e senha.
  • Pode exportar e eliminar dados pessoais e de clientes, que estão sujeitos a pedidos de direitos de dados (DSR).
  • Pode exportar dados de clientes através do pacote UI, REST APIs ou PowerShell.
  • Para espaços de trabalho gratuitos que não utilizem Azure AD contas, a telemetria pode ser exportada através do Portal de Privacidade.
  • Quando elimina o espaço de trabalho, apaga todos os dados pessoais do cliente.
• Um espaço de trabalho padrão é uma conta paga a que aceda com credenciais de inscrição.
  • Pode exportar e apagar dados pessoais e de clientes, que estão sujeitos a pedidos de DSR.
  • Pode aceder aos dados através do portal Azure Privacy
  • Pode exportar dados pessoais e de clientes através do pacote UI, REST APIs ou PowerShell
  • Pode eliminar os seus dados na portal do Azure.

Eliminar dados do espaço de trabalho no Estúdio (clássico)

Eliminar ativos individuais

Os utilizadores podem eliminar os ativos num espaço de trabalho selecionando-os e, em seguida, selecionando o botão de exclusão.

Excluir um espaço de trabalho inteiro

Os utilizadores também podem eliminar todo o seu espaço de trabalho:

• Espaço de trabalho pago: Elimine através do portal do Azure.
• Espaço de trabalho gratuito: Utilize o botão de exclusão no painel de Definições .

Exportação de dados do Estúdio (clássico) com PowerShell

Utilize o PowerShell para exportar todas as suas informações para um formato portátil do Machine Learning Studio (clássico) utilizando comandos. Para obter informações, consulte o módulo PowerShell para o Machine Learning Studio (clássico).

Passos seguintes

Para documentação que cubra serviços web e faturação de plano de compromisso, consulte o Machine Learning Studio (clássico) referência da API REST.