Ya no actualizamos el servicio Amazon Machine Learning ni aceptamos nuevos usuarios para él. Esta documentación está disponible para los usuarios actuales, pero ya no la actualizamos. Para obtener más información, consulte [Qué es Amazon Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html).

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# Paso 6: eliminación
<a name="step-6-clean-up"></a>

Para evitar acumular cargos adicionales de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), elimine los datos almacenados en Amazon S3. No se le aplicará ningún cargo por otros recursos de Amazon ML no utilizados, pero le recomendamos que los elimine para mantener limpio su espacio de trabajo.<a name="delete-input-data"></a>

**Eliminación de los datos de entrada almacenados en Amazon S3**

1. Abra la consola de Amazon S3 en [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/).

1.  Acceda a la ubicación de Amazon S3 donde almacenó los archivos `banking.csv` y `banking-batch.csv`. 

1.  Seleccione los archivos `banking.csv`, `banking-batch.csv` y `.writePermissionCheck.tmp`. 

1.  Elija **Acciones** y, a continuación, elija **Eliminar**. 

1.  Cuando se pida confirmación, elija **Aceptar**. 

Aunque no se le aplica ningún cargo por mantener el registro de la predicción por lotes que Amazon ML ejecutó en las fuentes de datos, el modelo y la evaluación que creó durante el tutorial, le recomendamos que los elimine para no desordenar su espacio de trabajo. <a name="delete-predictions"></a>

**Eliminación de las predicciones por lotes**

1.  Vaya a la ubicación de Amazon S3 donde almacenó el resultado de las predicciones por lotes. 

1.  Elija la carpeta `batch-prediction`. 

1.  Elija **Acciones** y, a continuación, elija **Eliminar**. 

1.  Cuando se pida confirmación, elija **Aceptar**. <a name="delete-ml-resources"></a>

**Para eliminar los recursos de Amazon ML**

1. En el panel de Amazon ML, seleccione los siguientes recursos.
   + La fuente de datos `Banking Data 1`
   + La fuente de datos `Banking Data 1_[percentBegin=0, percentEnd=70, strategy=sequential]`
   + La fuente de datos `Banking Data 1_[percentBegin=70, percentEnd=100, strategy=sequential]`
   + La fuente de datos `Banking Data 2`
   + El modelo de ML `ML model: Banking Data 1` 
   + La evaluación `Evaluation: ML model: Banking Data 1`

1. Elija **Acciones** y, a continuación, elija **Eliminar**.

1. En el cuadro de diálogo, seleccione **Delete (Eliminar)** para eliminar todos los recursos seleccionados.

 Acaba de completar correctamente el tutorial. Para seguir utilizando la consola para crear fuentes de datos, modelos y predicciones, consulte [Guía para desarrolladores de machine learning de Amazon](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/). Para obtener información sobre cómo utilizar la API, consulte la [referencia de la API de Amazon Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/).