Nota:
El acceso a esta página requiere autorización. Puede intentar iniciar sesión o cambiar directorios.
El acceso a esta página requiere autorización. Puede intentar cambiar los directorios.
SE APLICA A:
Machine Learning Studio (clásico)
Azure Machine Learning
Importante
El soporte técnico de Machine Learning Studio (clásico) finalizará el 31 de agosto de 2024. Se recomienda realizar la transición a Azure Machine Learning en esa fecha.
A partir del 1 de diciembre de 2021 no se podrán crear recursos de Machine Learning Studio (clásico). Hasta el 31 de agosto de 2024, puede seguir usando los recursos de Machine Learning Studio (clásico) existentes.
- Consulte información sobre cómo mover proyectos de aprendizaje automático de ML Studio (clásico) a Azure Machine Learning.
- Más información sobre Azure Machine Learning
La documentación de ML Studio (clásico) se está retirando y es posible que no se actualice en el futuro.
Puede eliminar o exportar los datos integrados almacenados por Machine Learning Studio (clásico) mediante Azure Portal, la interfaz de Studio (clásico), PowerShell y las API REST autenticadas. En este artículo se indica cómo hacerlo.
Se puede acceder a los datos de telemetría mediante el portal de privacidad de Azure.
Nota:
Para obtener información sobre cómo ver o eliminar datos personales, consulte Solicitudes de interesados de Azure para el RGPD. Para obtener más información sobre el RGPD, consulte la sección RGPD del Centro de confianza de Microsoft y la sección RGPD del portal de confianza de servicios.
Nota:
En este artículo se indican los pasos para eliminar los datos personales del dispositivo o del servicio y puede utilizarse para cumplir con sus obligaciones según el Reglamento general de protección de datos (RGPD). Para obtener información general sobre el RGPD, consulte la sección RGPD del Centro de confianza de Microsoft y la sección RGPD del portal de confianza de servicios.
¿Qué tipo de datos de usuario recopila Studio (clásico)?
Para este servicio, los datos de usuario constan de información acerca de los usuarios autorizados a acceder a las áreas de trabajo y de los registros de telemetría de las interacciones del usuario con el servicio.
Hay dos tipos de datos de usuario en Machine Learning Studio (clásico):
- Datos personales de la cuenta: Identificadores de cuenta y direcciones de correo electrónico asociadas a una cuenta.
- Datos del cliente: Datos que cargó para analizar.
Tipos de cuenta de Studio (clásico) y cómo se almacenan los datos
Hay tres tipos de cuentas en Machine Learning Studio (clásico). El tipo de cuenta que posea determina cómo se almacenan los datos y cómo se pueden eliminar o exportar.
- Un área de trabajo de invitado es una cuenta gratuita y anónima. Puede registrarse sin proporcionar credenciales, como una dirección de correo electrónico o una contraseña.
- Los datos se purgan después de que expira el área de trabajo de invitado.
- Los usuarios invitados pueden exportar los datos de cliente mediante la interfaz de usuario, las API REST o el paquete de PowerShell.
- Un área de trabajo gratuita es una cuenta gratuita en la que inicia sesión con las credenciales de la cuenta Microsoft: una dirección de correo electrónico y una contraseña.
- Puede exportar y eliminar los datos personales y de cliente, que están sujetos a solicitudes de derechos del interesado (DSR).
- Puede exportar los datos de cliente mediante la interfaz de usuario, las API REST o el paquete de PowerShell.
- En el caso de las áreas de trabajo gratuitas que no usan cuentas de Azure AD, los datos de telemetría se pueden exportar mediante el Portal de privacidad.
- Al eliminar el área de trabajo, se eliminan todos los datos de cliente personales.
- Un área de trabajo estándar es una cuenta de pago a la que accede con credenciales de inicio de sesión.
- Puede exportar y eliminar los datos personales y de cliente, que están sujetos a solicitudes de DSR.
- Puede acceder a los datos en el Portal de privacidad de Azure
- Puede exportar los datos personales y de cliente mediante la interfaz de usuario, las API REST o el paquete de PowerShell.
- Puede eliminar los datos en Azure Portal.
Eliminación de los datos del área de trabajo en Studio (clásico)
Eliminar activos individuales
Los usuarios pueden eliminar recursos de un área de trabajo; para ello, selecciónelos y, a continuación, seleccione el botón Eliminar.
Eliminación de un área de trabajo completa
Los usuarios también pueden eliminar todo el área de trabajo:
- Área de trabajo de pago: Elimina a través del portal de Azure.
- Área de trabajo gratuita: use el botón Eliminar en el panel Configuración .
Exportación de datos de Studio (clásico) con PowerShell
Use PowerShell para exportar toda la información a un formato portátil desde Machine Learning Studio (clásico) mediante comandos. Para obtener información, consulte el artículo Módulo de PowerShell para Machine Learning Studio (clásico).
Pasos siguientes
Para obtener documentación sobre los servicios web y la facturación del plan de compromiso, consulte Referencia de la API REST de Machine Learning Studio (clásico).