数据集训练和数据集标注有什么区别，或者说我的用词是否正确

你的用词是正确的，数据集训练和数据集标注是两个不同的概念。

数据集训练指的是使用一组已经准备好的数据来训练机器学习或深度学习模型。在数据集训练过程中，你会将数据输入到模型中，通过模型的学习和优化，使其能够对输入数据进行预测或分类。

数据集标注是指给数据集中的样本添加标签或注释，以指明样本所代表的含义或信息。标注可以根据具体问题和任务的需求而有所不同。例如，在图像目标检测任务中，需要给图像中的目标对象添加边界框和类别标签；在文本分类任务中，需要给文本样本添加分类标签等。

因此，数据集训练和数据集标注是相互关联但又不同的概念。数据集标注是为了提供有监督学习的标签，以便进行数据集训练。