從 機器學習 Studio 匯出與刪除產品內使用者資料（傳統版）

適用於：機器學習 Studio（傳統版）Azure 機器學習

重要

Machine Learning 工作室 (傳統) 的支援將於 2024 年 8 月 31 日結束。 建議您在該日期之前轉換成 Azure Machine Learning。

自 2021 年 12 月 1 日起，您將無法建立新的 Machine Learning 工作室 (傳統) 資源。 在 2024 年 8 月 31 日之前，您可以繼續使用現有的 Machine Learning 工作室 (傳統) 資源。

• 請參閱將機器學習專案從 ML 工作室 (傳統) 移至 Azure Machine Learning 的相關資訊。
• 深入了解 Azure Machine Learning

ML 工作室 (傳統) 文件即將淘汰，未來將不再更新。

您可以使用 Azure 入口網站、Studio（傳統）介面、PowerShell 和已驗證的 REST API，來刪除或導出 機器學習 Studio（傳統版）所儲存的產品內數據。 本文說明如何。

透過 Azure 隱私權入口網站可以存取遙測資料。

注意

如需檢視或刪除個人資料的詳細資訊，請參閱 適用於 GDPR 的 Azure 資料主體要求。 如需 GDPR 的詳細資訊，請參閱 Microsoft 信任中心的 GDPR 區段和服務信任入口網站的 GDPR 區段。

注意

本文提供關於如何從裝置或服務刪除個人資料的步驟，並且可以用來支援遵循 GDPR 的義務。 如需 GDPR 的一般資訊，請參閱 Microsoft 信任中心的 GDPR 區段和服務信任入口網站的 GDPR 區段。

Studio （傳統版） 會收集哪些類型的用戶數據？

針對此服務，用戶數據包含已獲授權存取工作區的使用者相關信息，以及使用者與服務互動的遙測記錄。

機器學習 Studio 中有兩種用戶數據（傳統）：

• 個人帳戶數據： 與帳戶相關聯的帳戶標識碼和電子郵件位址。
• 客戶數據： 您上傳要分析的數據。

Studio （傳統） 帳戶類型和資料的儲存方式

機器學習 Studio 中有三種帳戶（傳統）。 您擁有的帳戶類型會決定資料的儲存方式，以及如何刪除或匯出數據。

• 來賓工作區是免費的匿名帳戶。 您不需要提供認證即可註冊，例如電子郵件地址或密碼。
  • 在來賓工作區過期之後，會清除數據。
  • 來賓使用者可以透過UI、REST API或PowerShell套件匯出客戶資料。
• 免費工作區是您使用Microsoft帳戶認證登入的免費帳戶 - 電子郵件地址和密碼。
  • 您可以匯出和刪除個人資料和客戶數據，這些數據受限於數據主體權利 （DSR） 要求。
  • 您可以透過 UI、REST API 或 PowerShell 套件匯出客戶資料。
  • 對於不使用 Azure AD 帳戶的免費工作區，您可以使用隱私權入口網站匯出遙測。
  • 當您刪除工作區時，您會刪除所有個人資料。
• 標準工作區是您使用登入認證存取的付費帳戶。
  • 您可以匯出和刪除受 DSR 要求約束的個人和客戶資料。
  • 您可以透過 Azure 隱私權入口網站存取資料
  • 您可以透過UI、REST API或PowerShell套件匯出個人和客戶資料
  • 您可以在 Azure 入口網站 中移除您的資料。

移除 Studio 中的工作區資料 （傳統）

刪除個別資產

用戶可以選取資產，然後選取 [刪除] 按鈕，以刪除工作區中的資產。

刪除整個工作區

使用者也可以刪除其整個工作區：

• 付費工作區：透過 Azure 入口網站 刪除。
• 免費工作區：使用 [設定] 窗格中的 [刪除] 按鈕。

使用 PowerShell 匯出 Studio （傳統） 數據

使用 PowerShell 從 機器學習 Studio（傳統版）使用命令，將您的所有資訊導出為可攜式格式。 如需詳細資訊，請參閱適用於 機器學習 Studio（傳統版） 的 PowerShell 模組文章。

下一步

如需涵蓋 Web 服務和承諾方案計費的檔，請參閱 機器學習 Studio （傳統） REST API 參考。