Machine Learning Studio'dan ürün içi kullanıcı verilerini dışarı aktarma ve silme (klasik)

UYGULANDI: Machine Learning Studio (klasik) Azure Machine Learning

Önemli

Machine Learning Stüdyosu (klasik) desteği 31 Ağustos 2024'te sona erecektir. Bu tarihe kadar Azure Machine Learning'e geçmenizi öneririz.

1 Aralık 2021'den başlayarak artık yeni Machine Learning Stüdyosu (klasik) kaynakları oluşturamayacaksınız. 31 Ağustos 2024'e kadar mevcut Machine Learning Stüdyosu (klasik) kaynaklarını kullanmaya devam edebilirsiniz.

• Makine öğrenmesi projelerini ML Studio'dan (klasik) Azure Machine Learning'e taşıma hakkındaki bilgilere bakın.
• Azure Machine Learning hakkında daha fazla bilgi edinin

ML Stüdyosu (klasik) belgeleri kullanımdan kaldırılacak ve gelecekte güncelleştirilmeyecektir.

Machine Learning Studio (klasik) tarafından depolanan ürün içi verileri silmek veya dışarı aktarmak için Azure portal, Studio (klasik) arabirimini, PowerShell'i ve kimliği doğrulanmış REST API'lerini kullanabilirsiniz. Bu makalede nasıl yapılacağını anlatabilirsiniz.

Telemetri verilerine Azure Gizlilik portalı üzerinden erişilebilir.

Not

Kişisel verileri görüntüleme veya silme hakkında bilgi için bkz. GDPR için Azure Veri Nesnesi İstekleri. GDPR hakkında daha fazla bilgi için Microsoft Güven Merkezi'nin GDPR bölümüne ve Hizmet Güveni portalının GDPR bölümüne bakın.

Not

Bu makale, cihaz veya hizmetten kişisel verilerin nasıl silineceği hakkında adımlar sağlar ve GDPR kapsamındaki yükümlülüklerinizi desteklemek için kullanılabilir. GDPR hakkında genel bilgi için Microsoft Güven Merkezi'nin GDPR bölümüne ve Hizmet Güveni portalının GDPR bölümüne bakın.

Studio (klasik) hangi tür kullanıcı verilerini toplar?

Bu hizmet için kullanıcı verileri, çalışma alanlarına erişme yetkisi olan kullanıcılar hakkında bilgilerden ve hizmetle kullanıcı etkileşimlerinin telemetri kayıtlarından oluşur.

Machine Learning Studio'da (klasik) iki tür kullanıcı verisi vardır:

• Kişisel hesap verileri: Bir hesapla ilişkili hesap kimlikleri ve e-posta adresleri.
• Müşteri verileri: Analiz etmek için karşıya yüklediğiniz veriler.

Studio (klasik) hesap türleri ve verilerin nasıl depolandığı

Machine Learning Studio'da (klasik) üç tür hesap vardır. Sahip olduğunuz hesap türü, verilerinizin nasıl depolandığını ve bunları nasıl silebileceğinizi veya dışarı aktarabileceğinizi belirler.

• Konuk çalışma alanı ücretsiz, anonim bir hesaptır. E-posta adresi veya parola gibi kimlik bilgileri sağlamadan kaydolursunuz.
  • Konuk çalışma alanının süresi dolduktan sonra veriler temizlenir.
  • Konuk kullanıcılar kullanıcı arabirimi, REST API'leri veya PowerShell paketi aracılığıyla müşteri verilerini dışarı aktarabilir.
• Ücretsiz çalışma alanı, Microsoft hesabı kimlik bilgileriyle oturum açabileceğiniz ücretsiz bir hesaptır( e-posta adresi ve parola).
  • Veri sahibi hakları (DSR) isteklerine tabi olan kişisel ve müşteri verilerini dışarı aktarabilir ve silebilirsiniz.
  • Kullanıcı arabirimi, REST API'leri veya PowerShell paketi aracılığıyla müşteri verilerini dışarı aktarabilirsiniz.
  • Azure AD hesapları kullanmayan ücretsiz çalışma alanları için telemetri Verileri Gizlilik Portalı kullanılarak dışarı aktarılabilir.
  • Çalışma alanını sildiğinizde, tüm kişisel müşteri verilerini silersiniz.
• Standart çalışma alanı, oturum açma kimlik bilgileriyle erişdiğiniz ücretli bir hesaptır.
  • DSR isteklerine tabi olan kişisel ve müşteri verilerini dışarı aktarabilir ve silebilirsiniz.
  • Verilere Azure Gizlilik portalı üzerinden erişebilirsiniz
  • Kullanıcı arabirimi, REST API'leri veya PowerShell paketi aracılığıyla kişisel ve müşteri verilerini dışarı aktarabilirsiniz
  • verilerinizi Azure portal silebilirsiniz.

Studio'da çalışma alanı verilerini silme (klasik)

Tek tek varlıkları silme

Kullanıcılar çalışma alanında bulunan varlıkları seçip sil düğmesini seçerek silebilir.

Çalışma alanının tamamını silme

Kullanıcılar çalışma alanlarının tamamını da silebilir:

• Ücretli çalışma alanı: Azure portal aracılığıyla silin.
• Ücretsiz çalışma alanı: Ayarlar bölmesindeki sil düğmesini kullanın.

PowerShell ile Studio (klasik) verilerini dışarı aktarma

Komutları kullanarak tüm bilgilerinizi Machine Learning Studio'dan (klasik) taşınabilir bir biçime aktarmak için PowerShell'i kullanın. Daha fazla bilgi için Machine Learning Studio (klasik) için PowerShell modülü makalesine bakın.

Sonraki adımlar

Web hizmetleri ve taahhüt planı faturalamasını kapsayan belgeler için bkz. Machine Learning Studio (klasik) REST API başvurusu.