ある企業がAzureで機械学習モデルを開発・トレーニング・デプロイするためのプラットフォームを探している。データサイエンティストがコードベース（Python）でモデルを開発し、実験の追跡・モデルのバージョン管理・本番デプロイを一元管理したい。最も適切なAzureサービスはどれか。

正解: C

Azure Machine Learningはデータサイエンティスト向けのエンドツーエンドMLプラットフォームで、実験の追跡・モデルのトレーニング・ハイパーパラメータチューニング・モデルレジストリ・本番環境へのデプロイ（REST APIとして公開）・モニタリングをすべて管理できる。選択肢AのAzure AI Services（旧Cognitive Services）は画像認識・音声認識・自然言語処理などの事前構築済みAIモデルをAPIとして提供するもので、カスタムモデルのトレーニング・管理には使用しない。選択肢BのBot Serviceは会話型AIボットの構築・デプロイに特化したサービスで、汎用的なMLモデル開発プラットフォームではない。選択肢DのDatabricksはSparkベースのビッグデータ処理・分析プラットフォームでMLもできるが、Azure ML固有の実験追跡・モデルレジストリ・デプロイ管理機能と比べると用途が異なる。