Machine Learning Studio(클래식)에서 제품 내 사용자 데이터 내보내기 및 삭제

  • 아티클

적용 대상:적용 대상.Machine Learning Studio(클래식) 적용되지 않는 대상.Azure Machine Learning

중요

Machine Learning Studio(클래식)에 대한 지원은 2024년 8월 31일에 종료됩니다. 해당 날짜까지 Azure Machine Learning으로 전환하는 것이 좋습니다.

2021년 12월 1일부터 새로운 Machine Learning Studio(클래식) 리소스를 만들 수 없습니다. 2024년 8월 31일까지는 기존 Machine Learning Studio(클래식) 리소스를 계속 사용할 수 있습니다.

ML Studio(클래식) 설명서는 사용 중지되며 나중에 업데이트되지 않을 수 있습니다.

Azure Portal, 스튜디오(클래식) 인터페이스, PowerShell, 인증된 REST API를 사용하여 Machine Learning 스튜디오(클래식)에서 저장한 제품 내 데이터를 삭제하거나 내보낼 수 있습니다. 이 문서에서는 이러한 작업을 수행하는 방법에 대해 설명합니다.

원격 분석 데이터는 Azure 개인 정보 보호 포털을 통해 액세스할 수 있습니다.

참고

개인 데이터의 보기 또는 삭제에 대한 자세한 내용은 GDPR에 대한 Azure 데이터 주체 요청을 참조하세요. GDPR에 대한 자세한 내용은 Microsoft Trust Center의 GDPR 섹션 및 Service Trust 포털의 GDPR 섹션을 참조하세요.

참고

이 문서에서는 디바이스 또는 서비스에서 개인 데이터를 삭제하는 방법에 대한 단계를 제공하며 GDPR에 따라 의무를 지원하는 데 사용할 수 있습니다. GDPR에 대한 일반정인 정보는 Microsoft Trust Center의 GDPR 섹션 및 Service Trust 포털의 GDPR 섹션을 참조하세요.

스튜디오(클래식)에서 수집하는 사용자 데이터의 종류는 무엇인가요?

이 서비스의 경우 사용자 데이터는 작업 영역에 액세스하도록 권한이 부여된 사용자 및 서비스와의 사용자 상호 작용에 대한 원격 분석 레코드에 대한 정보로 구성됩니다.

Machine Learning 스튜디오(클래식)에는 다음 두 가지 종류의 사용자 데이터가 있습니다.

  • 개인 계정 데이터: 계정과 연결된 계정 ID 및 이메일 주소
  • 고객 데이터: 분석을 위해 업로드한 데이터

스튜디오(클래식) 계정 유형 및 데이터 저장 방식

Machine Learning 스튜디오(클래식)에는 다음 세 가지 종류의 계정이 있습니다. 보유한 계정의 종류에 따라 데이터가 저장되는 방법과 데이터를 삭제하거나 내보내는 방법이 결정됩니다.

  • 게스트 작업 영역은 익명 체험 계정입니다. 이메일 주소 또는 암호와 같은 자격 증명을 제공하지 않고 등록합니다.
    • 게스트 작업 영역이 만료되면 데이터가 제거됩니다.
    • 게스트 사용자는 UI, REST API 또는 PowerShell 패키지를 통해 고객 데이터를 내보낼 수 있습니다.
  • 체험 작업 영역은 Microsoft 계정 자격 증명(이메일 주소 및 암호)으로 로그인하는 체험 계정입니다.
    • DSR(데이터 주체 권한) 요청에 따라 개인 및 고객 데이터를 내보내고 삭제할 수 있습니다.
    • UI, REST API 또는 PowerShell 패키지를 통해 고객 데이터를 내보낼 수 있습니다.
    • Azure AD 계정을 사용하지 않는 체험 작업 영역의 경우 개인 정보 보호 포털을 사용하여 원격 분석을 내보낼 수 있습니다.
    • 작업 영역을 삭제하면 모든 개인 고객 데이터가 삭제됩니다.
  • 표준 작업 영역은 로그인 자격 증명으로 액세스하는 유료 계정입니다.
    • DSR 요청에 따라 개인 및 고객 데이터를 내보내고 삭제할 수 있습니다.
    • Azure 개인 정보 보호 포털을 통해 데이터에 액세스할 수 있습니다.
    • UI, REST API 또는 PowerShell 패키지를 통해 개인 및 고객 데이터를 내보낼 수 있습니다.
    • Azure Portal에서 데이터를 삭제할 수 있습니다.

스튜디오(클래식)에서 작업 영역 데이터 삭제

개별 자산 삭제

사용자가 작업 영역에서 자산을 선택한 다음, 삭제 단추를 선택하여 자산을 삭제할 수 있습니다.

Machine Learning 스튜디오(클래식)에서 자산 삭제

전체 작업 영역 삭제

사용자가 전체 작업 영역을 삭제할 수도 있습니다.

  • 유료 작업 영역: Azure Portal을 통해 삭제합니다.
  • 체험 작업 영역: 설정 창에서 삭제 단추를 사용합니다.

Machine Learning 스튜디오(클래식)에서 사용 가능한 작업 영역 삭제

PowerShell을 사용하여 스튜디오(클래식) 데이터 내보내기

PowerShell을 사용하면 명령을 통해 Machine Learning 스튜디오(클래식)의 모든 정보를 이식 가능 형식으로 내보낼 수 있습니다. 자세한 내용은 Machine Learning 스튜디오(클래식)용 PowerShell 모듈 문서를 참조하세요.

다음 단계

웹 서비스 및 약정 플랜 청구에 대한 설명서는 Machine Learning 스튜디오(클래식) REST API 참조를 참조하세요.