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Exportar e excluir dados do usuário no produto do Machine Learning Studio (clássico)

  • Artigo

APLICA-SE A: Aplica-se a.Machine Learning Studio (clássico) Não se aplica a.Azure Machine Learning

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).

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

Você pode excluir ou exportar dados no produto armazenados pelo Machine Learning Studio (clássico) usando o portal do Azure, a interface do Studio (clássico), o PowerShell e APIs REST autenticadas. Este artigo diz-lhe como.

Os dados de telemetria podem ser acessados por meio do portal de Privacidade do Azure.

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 GDPR, consulte a seção GDPR da Central de Confiabilidade da Microsoft e a seção GDPR do portal Service Trust.

Nota

Este artigo fornece passos sobre como eliminar dados pessoais do dispositivo ou serviço e pode ser utilizado para apoiar as suas obrigações ao abrigo do RGPD. Para obter informações gerais sobre o RGPD, consulte a secção RGPD do Centro de Confiança da Microsoft e a secção RGPD do Portal de Confiança do Serviço.

Que tipos de dados do usuário o Studio (clássico) coleta?

Para este serviço, os dados do usuário consistem em informações sobre usuários autorizados a acessar espaços de trabalho e registros de telemetria das interações do usuário com o serviço.

Há dois tipos de dados do usuário no Machine Learning Studio (clássico):

  • Dados pessoais da conta: IDs de conta e endereços de e-mail associados a uma conta.
  • Dados do cliente: dados que você carregou para analisar.

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

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

  • Um espaço de trabalho convidado é uma conta gratuita e anónima. Você se inscreve sem fornecer credenciais, como um endereço de e-mail ou senha.
    • Os dados são limpos depois que o espaço de trabalho convidado expira.
    • Os usuários convidados podem exportar dados do cliente por meio da interface do usuário, APIs REST ou pacote PowerShell.
  • Um espaço de trabalho gratuito é uma conta gratuita na qual inicia sessão com as credenciais da conta Microsoft - um endereço de correio eletrónico e uma palavra-passe.
    • Você pode exportar e excluir dados pessoais e de clientes, que estão sujeitos a solicitações de direitos do titular dos dados (DSR).
    • Você pode exportar dados do cliente por meio da interface do usuário, APIs REST ou pacote PowerShell.
    • Para espaços de trabalho gratuitos que não usam contas do Azure AD, a telemetria pode ser exportada usando o Portal de Privacidade.
    • Ao excluir o espaço de trabalho, você exclui todos os dados pessoais do cliente.
  • Um espaço de trabalho padrão é uma conta paga que você acessa com credenciais de login.
    • Pode exportar e eliminar dados pessoais e de clientes, que estão sujeitos a pedidos de DSR.
    • Pode aceder aos dados através do portal de Privacidade do Azure
    • Você pode exportar dados pessoais e do cliente por meio da interface do usuário, APIs REST ou pacote PowerShell
    • Você pode excluir seus dados no portal do Azure.

Excluir dados do espaço de trabalho no Studio (clássico)

Excluir ativos individuais

Os usuários podem excluir ativos em um espaço de trabalho selecionando-os e, em seguida, selecionando o botão excluir.

Excluir ativos no Machine Learning Studio (clássico)

Excluir um espaço de trabalho inteiro

Os usuários também podem excluir todo o espaço de trabalho:

  • Espaço de trabalho pago: exclua por meio do portal do Azure.
  • Espaço de trabalho gratuito: use o botão Excluir no painel Configurações .

Excluir um espaço de trabalho gratuito no Estúdio de Aprendizado de Máquina (clássico)

Exportar dados do Studio (clássico) com o PowerShell

Use o PowerShell para exportar todas as suas informações para um formato portátil do Machine Learning Studio (clássico) usando comandos. Para obter informações, consulte o artigo Módulo PowerShell para Machine Learning Studio (clássico).

Próximos passos

Para obter documentação sobre serviços Web e faturamento de planos de compromisso, consulte Referência da API REST do Machine Learning Studio (clássico).