Me parece que estás haciendo una pregunta equivocada.
Lo más importante es definir su tarea de predicción, entradas, salidas y métricas de calidad.
A partir de su ejemplo, es fácil predecir que irá a dormir ~ 11pm. (NN sería una exageración para predecir exactamente eso.) Howerver, ¿cómo sabría si se olvida de dormir o no? Necesita al menos algunos otros datos (por ejemplo, su ubicación u otros factores desencadenantes), pero aún no ha proporcionado capacitación.
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El punto es: no ha definido claramente su problema y el esquema de datos. Hasta entonces, no tiene sentido hablar de las técnicas de solución específicas.
Re. depende de si su modelo NN funcionaría mejor en el dispositivo del usuario o en la nube. Si el modelo es pequeño en relación con la entrada (que se envía al servidor), tiene más sentido predecir en el dispositivo. También tiene sentido predecir en el dispositivo si la predicción es crítica y el usuario no puede confiar en la conectividad.
