2021/11/13 に MLS に受かりました。MLS 合格のためにしてきたことを書き記しておきます。
対策
機械学習についての知識がゼロだったので、G 検定の参考書を買って機械学習の基礎について勉強しました。4・5・6 章あたりを抑えておけば MLS の試験に対応できます。ディープラーニングの基礎なら、ヨビノリの「高校数学からはじめる深層学習入門」がおすすめです。段階をおって丁寧に説明（かつ、説明がとてもわかりやすい！）してくれているので、用語の理解、数学的にどのようなことが行われているのかが理解できるようになります。
AWS サービスについては、SageMaker は Blackbelt を確認しました。その他のサービスは、すでに DAS 資格を持っていましたので特に対策はしませんでした。 MLS で問われる AWS サービスは、DAS で問われる AWS サービスと被っているものが多いので、MLS を受験する前に DAS 試験を受けておくといいのではないでしょうか。
練習問題は、WEB 問題集を利用しました。これだけで足りるか不安でしたが、試験範囲はほぼほぼカバーしていました。機械学習モデルで使用するアルゴリズムについては、WEB 問題集だけだと若干足りないかもしれないので、そこは各自で対策したほうがいいと思います（例えば、k-means 法を使うとどういったことができるのか、どういったユースケースで使用されるのか、など）。
終わりに
機械学習を活用すると何ができるのかを、 MLS 受験きっかけで勉強する機会を得れてよかったです。